常用的FGSM攻击算法有哪些
时间: 2023-06-27 10:07:00 浏览: 74
FGSM(Fast Gradient Sign Method)是一种常用的对抗攻击算法,其主要思想是对输入样本进行微小的扰动,从而使得分类器产生误分类。以下是常用的FGSM攻击算法:
1. 基本FGSM攻击算法(Goodfellow et al., 2015):该算法利用输入样本的梯度计算出方向,然后在该方向上添加一个扰动,使得分类器的输出结果发生改变。
2. 梯度增强攻击算法(Tramèr et al., 2017):该算法利用了输入样本的二阶梯度信息,即Hessian矩阵,来计算出一个更加精细的扰动。
3. 基于自适应步长的FGSM攻击算法(Kurakin et al., 2016):该算法通过动态调整扰动的大小,以达到更好的攻击效果。
4. 随机扰动FGSM攻击算法(Dong et al., 2018):该算法在基本FGSM攻击算法的基础上,添加了随机扰动,以增加攻击的隐蔽性。
需要注意的是,FGSM攻击算法虽然简单易用,但是其攻击效果有限,可以被对抗训练等防御手段所抵御。
相关问题
联邦学习模型被攻击时有哪些算法
联邦学习模型可能遭受的攻击包括模型欺骗攻击、隐私泄漏攻击和模型抽取攻击等。以下是一些针对这些攻击的算法:
1. 模型欺骗攻击:针对这种攻击,可以使用对抗训练算法,如PGD(投影梯度下降)算法、FGSM(快速梯度符号法)算法等。
2. 隐私泄漏攻击:针对这种攻击,可以使用差分隐私算法,如DP-SGD(差分隐私随机梯度下降)算法、PATE(隐私保护的教师-学生框架)算法等。
3. 模型抽取攻击:针对这种攻击,可以使用防御算法,如加噪算法、降维算法、剪枝算法等。
需要注意的是,不同的攻击形式需要使用不同的防御算法,因此在使用算法进行防御时需要根据具体情况进行选择。
对抗攻击算法中,属于定向攻击有哪些
对抗攻击算法中,属于定向攻击的攻击方式有以下几种:
1. FGSM(Fast Gradient Sign Method),即快速梯度符号方法;
2. BIM(Basic Iterative Method),即基础迭代方法;
3. MI-FGSM(Momentum Iterative Fast Gradient Sign Method),即动量迭代快速梯度符号方法;
4. PGD(Projected Gradient Descent),即投影梯度下降方法;
5. MIM(Momentum Iterative Method),即动量迭代方法;
6. C&W(Carlini-Wagner)攻击方法;
7. DeepFool 攻击方法等。