FGSM算法的epsilon值设为多少最好
时间: 2023-07-15 20:14:36 浏览: 171
选择 FGSM 算法中的 epsilon 值需要根据具体的场景和需求来决定。较小的 epsilon 值可能会使攻击效果较弱,而较大的 epsilon 值则可能会使攻击效果更强,但同时也增加了被检测到的风险。一般来说,选择一个小的 epsilon 值可以减小攻击对模型的影响,但同时也会减少攻击的成功率。选择一个大的 epsilon 值可以提高攻击的成功率,但对模型的影响也会更大。因此,需要权衡攻击效果和风险因素,根据具体情况来选择 epsilon 值。
相关问题
为什么神经网络的预测置信度会随着FGSM算法中epsilon的增大而减小啊
FGSM算法是一种对抗样本攻击算法,它会对原始图像进行微小的扰动,从而使得神经网络的输出结果发生变化。当epsilon增大时,扰动的大小也会增大,这可能导致扰动后的图像与原始图像之间的差别变得更加明显,从而使得神经网络的预测结果更加不可靠。因此,随着epsilon的增大,神经网络的预测置信度会下降。另外,当epsilon过大时,扰动的大小可能会超过神经网络的容忍范围,从而导致神经网络无法正确识别图像,这也会降低预测置信度。
pdg攻击调用fgsm算法,生成并保存mnist数据集的对抗样本
以下为使用Python代码实现的攻击代码,生成并保存mnist数据集的对抗样本:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
sess = tf.compat.v1.Session()
# 加载mnist数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# 定义输入和输出的placeholder
x_input = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_label = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
# 定义模型
x_image = tf.reshape(x_input, [-1,28,28,1])
conv1 = tf.compat.v1.layers.conv2d(inputs=x_image, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.compat.v1.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
conv2 = tf.compat.v1.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.compat.v1.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
dense = tf.compat.v1.layers.dense(inputs=flatten, units=1024, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.compat.v1.layers.dense(inputs=dense, units=10)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y_label))
# 定义fgsm算法
epsilon = 0.1
gradients, = tf.gradients(cross_entropy, x_input)
adv_x = tf.stop_gradient(x_input + epsilon * tf.sign(gradients))
# 定义评估模型的accuracy
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(logits,1), tf.argmax(y_label,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
# 初始化变量
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
# 训练模型
for i in range(2000):
x_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(100)
_, loss = sess.run([tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy), cross_entropy], feed_dict={
x_input: x_batch,
y_label: y_batch
})
if i % 100 == 0:
test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={
x_input: mnist.test.images[:1000],
y_label: mnist.test.labels[:1000]
})
print('Step %d, loss=%.4f, test accuracy=%.4f' % (i, loss, test_acc))
# 生成对抗样本
adv_images = sess.run(adv_x, feed_dict={
x_input: mnist.test.images[:1000],
y_label: mnist.test.labels[:1000]
})
# 将对抗样本保存为npy文件
np.save('adv_images.npy', adv_images)
# 展示一组原始图片和对应的对抗样本
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
for i in range(2):
if i == 0:
axes[i].imshow(mnist.test.images[0].reshape(28,28), cmap='gray')
axes[i].set_title('Original Image')
else:
axes[i].imshow(adv_images[0].reshape(28,28), cmap='gray')
axes[i].set_title('Adversarial Image')
plt.show()
```
以上代码使用了FGSM算法生成对抗样本,其中epsilon为0.1,表示对抗样本中每个像素点的最大变化量为0.1。生成对抗样本后,使用numpy库将对抗样本保存为npy文件,方便后续使用。最后,展示了一组原始图片和对应的对抗样本。
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