jupyter 使用cleverhans

Cleverhans是一个基于TensorFlow的开源库，用于评估机器学习模型的安全性并提供防御机制。它提供了许多攻击和防御算法，以帮助研究人员测试和改进模型的安全性。

如果您要在Jupyter Notebook中使用Cleverhans，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装Cleverhans库。您可以通过运行以下命令来安装它：

!pip install cleverhans

2. 导入所需的模块。例如，如果您想使用Fast Gradient Method（FGM）攻击，请导入以下模块：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from cleverhans.attacks import FastGradientMethod
from cleverhans.utils_keras import KerasModelWrapper
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

3. 定义您的模型。在这个例子中，我们使用一个简单的神经网络，它包含一个输入层，一个隐藏层，一个ReLU激活函数和一个输出层：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

4. 创建Cleverhans包装器。这将是您定义的模型的“包装器”，以便可以使用Cleverhans提供的攻击算法:

wrap = KerasModelWrapper(model)

5. 定义您的攻击。在这个例子中，我们使用Fast Gradient Method（FGM）攻击。可以使用以下代码创建攻击实例：

fgm = FastGradientMethod(wrap, sess=sess)

6. 生成对抗样本。使用您定义的攻击來生成对抗样本，例如：

adv_x = fgm.generate_np(x_test, eps=0.1)

在这个例子中，我们使用`x_test`作为原始样本，`eps=0.1`作为FGM攻击的扰动范围。

7. 测试模型的准确性。使用Cleverhans还可以测试模型的准确性。以下是一个示例代码：

adv_preds_class = np.argmax(model.predict(adv_x), axis=1)
adv_acc = np.mean(adv_preds_class == y_test)
print("Test Accuracy on Adversarial Examples: {:.2f}%".format(adv_acc * 100))

在这个例子中，我们使用了`adv_x`生成的对抗样本，并计算了模型在这些对抗样本上的准确性。