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一个对抗样本是输入数据的样本，该样本已以某种方式稍加修改，目的是使机器学习分类器对其进行错误分类。 在许多情况下，这些修改可能非常微妙，以至于人类观察者甚至根本不会注意到该修改，但是分类器仍然会犯错误。 Adversarial examples pose security concerns because they could be used to perform an attack on machine learning systems, even if the adversary has no access to the underlying model.

2023年4月17日 · 本文介绍了几种经典的对抗样本生成方法，包括FGSM、BIM/I-FGSM、PGD、JSMA、C&W和DeepFool，详细阐述了它们的原理，并给出了相应的核心Python代码实现。 这些方法通过在原始图像上添加微小扰动，使模型的预测结果发生错误，展示了深度学习模型的脆弱性。 随着深度学习的快速发展，其脆弱性也越来越被关注。 本篇文章将介绍一些经典的对抗样本生成方法，并自己编写了相应代码实现。

2021年10月10日 · Fast gradient sign method缩写为FGSM，其思想来源于“随机梯度下降使得 模型 对于输入图像输出的 损失函数 值变小，从而使网络输出正确的预测，那么如果将计算得出的损失值加到输入图像上，使得网络输出的损失值变大，即可使网络趋向于输出错误的预测结果”。 需要进行对抗样本生成的原始图片 xori，其标签为 y，一个良好的分类模型 M，分类模型 M 的参数 θ，同时需要使用FGSM生成一个攻击噪声 η。

2019年5月31日 · 本文详细介绍了迭代式Fast Gradient Sign Method (I-FGSM)算法，作为FGSM的增强版，用于生成对抗性图像。 通过迭代过程和参数调整，I-FGSM提高了攻击成功率。 此外，文章还探讨了更难的有目标攻击——iterative least-likely class method，它是无目标攻击的升级版，预示着有目标攻击的发展方向。 在上面一篇博客 FGSM 中，我介绍了FGSM 算法，FGSM算法从梯度的角度做攻击，速度比较快，这是该算法比较创新的地方。 但是FGSM算法只涉及单次 …

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2018年4月10日 · 本文提出的训练机制在损失函数光滑时，相比于通常基于经验损失的目标函数， 几乎不会增加计算和统计的代价。 论文：Certifiable Distributional Robustness with Principled Adversarial Training. 摘要. 由于神经网络容易受到对抗样本的干扰，因此研究人员提出了许多启发式的攻击和防御机制。 我们采用分布鲁棒优化的观点，保证对抗输入干扰下网络的性能。 通过考虑拉格朗日惩罚公式在Wasserstein ball的源数据分布上的干扰，我们提供了一个训练过程， …

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