用tensorflow代码写出PGD攻击方法
时间: 2023-10-27 16:20:29 浏览: 39
好的,以下是使用TensorFlow实现PGD攻击的代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
def pgd_attack(model, x, y, epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iter=40, randomize=False):
"""PGD攻击
参数:
model: 要攻击的模型
x: 输入
y: 输入的标签
epsilon: 扰动的最大范围
alpha: 每一步扰动的大小
num_iter: 迭代次数
randomize: 是否随机初始化扰动
返回:
扰动后的输入
"""
if randomize:
# 随机初始化扰动
delta = tf.random.uniform(tf.shape(x), tf.cast(-epsilon, x.dtype), tf.cast(epsilon, x.dtype))
else:
delta = tf.zeros_like(x)
# 将输入和扰动加起来得到带扰动的输入
adv_x = x + delta
for i in range(num_iter):
with tf.GradientTape() as tape:
# 计算带扰动的输入的损失
tape.watch(adv_x)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, model(adv_x))
# 计算带扰动的输入对损失的梯度
grad, = tape.gradient(loss, adv_x)
# 对梯度做符号函数的截断
grad = tf.sign(grad)
# 对扰动进行更新
delta = tf.clip_by_value(delta + alpha * grad, -epsilon, epsilon)
# 将输入和扰动加起来得到新的带扰动的输入
adv_x = x + delta
# 对带扰动的输入进行裁剪
adv_x = tf.clip_by_value(adv_x, 0, 1)
return adv_x.numpy()
```
这段代码的实现思路如下:
1. 首先根据输入的大小,随机初始化或者置零一个delta张量,它的shape与输入张量一致;
2. 然后不断迭代,每一次迭代都计算出带扰动的输入的损失,并计算出带扰动的输入对损失的梯度;
3. 对梯度进行符号函数的截断,然后更新delta张量;
4. 将输入和delta张量加起来得到新的带扰动的输入,并进行裁剪;
5. 返回带扰动的输入。
这里使用的是FGSM的变形——PGD攻击。PGD攻击是FGSM的多次迭代版本,在每一次迭代中,使用带扰动的输入计算对损失的梯度,然后对梯度进行符号函数的截断,并将得到的梯度加到扰动上,这样就可以得到新的带扰动的输入。在每次迭代之后,还需要对带扰动的输入进行裁剪,以确保它的像素值不会超过0和1之间的范围。