帮我复现MI-FGSM代码

Mi-FGSM (_membership inference from gradient-based adversarial samples_) 是一种针对模型隐私攻击的算法，它通过训练一个辅助模型预测输入数据是否来自特定的数据集（如黑盒模型的训练数据）。以下是使用Python实现基本Mi-FGSM攻击的一个简要步骤，假设我们有Keras库：

from keras.models import Model
import tensorflow as tf

# 假设model是你的黑盒模型
def mi_fgsm(model, x, y, epsilon=0.1, num_steps=40):
    # 初始化梯度
    grad = tf.zeros_like(x)
    
    for _ in range(num_steps):
        with tf.GradientTape() as tape:
            tape.watch(x)
            logit = model(x)  # 获取logits
            pred = tf.nn.softmax(logit, axis=-1)  # 获取概率分布
            loss = -tf.reduce_mean(tf.math.log(pred[y]))  # 计算目标类别损失
        
        # 计算梯度
        grad += tape.gradient(loss, x)
        
        # 对梯度进行限制
        clipped_grad = tf.clip_by_value(grad, -epsilon, +epsilon)
        
        # 更新输入
        x = x + clipped_grad
        x = tf.clip_by_value(x, 0., 1.)  # 确保输入在[0,1]范围内
    
    return x

# 使用
adv_x = mi_fgsm(model, x_train[y_train == target_class], y_train[y_train == target_class])

注意这只是一个基本框架，实际应用中可能还需要处理更多细节，比如随机化、迭代步长调整等，并且你可能需要将`y_train == target_class`替换为实际的目标类别。