关于Carlini-Wagner (CW)攻 击的代码的平台网址
时间: 2023-12-06 10:42:49 浏览: 47
Carlini-Wagner (CW)攻击的代码可以在Github上找到,以下是其中一些平台的网址:
- 作者Nicholas Carlini的Github页面:https://github.com/carlini/nn_robust_attacks
- 作者MadryLab的Github页面:https://github.com/MadryLab/robustness
- Adversarial Robustness Toolbox (ART)的Github页面:https://github.com/IBM/adversarial-robustness-toolbox
这些平台提供了实现Carlini-Wagner攻击的代码和相关的文档。你可以根据自己的需求选择合适的平台。
相关问题
关于Carlini-Wagner (CW)攻 击的代码
Carlini-Wagner (CW)攻击是一种针对深度神经网络的白盒攻击方法,它可以生成对抗样本,以欺骗神经网络模型。下面是一个使用TensorFlow实现CW攻击的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
def cw_loss(logits, target, c=1, kappa=0):
target_one_hot = tf.one_hot(target, logits.shape[-1])
max_logits = tf.reduce_max((1 - target_one_hot) * logits, axis=-1)
other_logits = tf.reduce_max(target_one_hot * logits - (1 - target_one_hot) * 10000, axis=-1)
loss = tf.maximum(max_logits - other_logits + kappa, 0)
return loss
def cw_attack(model, x, y, num_classes=10, c=1, kappa=0, lr=0.01, num_iterations=1000):
x_adv = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)
y_one_hot = tf.one_hot(y, num_classes)
for i in range(num_iterations):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x_adv)
logits = model(x_adv)
loss = tf.reduce_mean(cw_loss(logits, y, c, kappa))
grad, = tape.gradient(loss, x_adv)
grad_norm = tf.norm(grad, ord=np.inf)
grad = tf.clip_by_value(grad, -lr, lr) / grad_norm
x_adv.assign_add(grad)
x_adv = tf.clip_by_value(x_adv, 0, 1)
return x_adv.numpy()
```
在上面的代码中,`cw_loss`函数定义了CW攻击的损失函数,它是根据目标类别和模型预测结果计算的。`cw_attack`函数用于生成对抗样本,它根据原始输入、目标类别和模型来进行攻击,并返回生成的对抗样本。这个函数使用梯度下降来最小化CW损失函数,并对生成的对抗样本进行剪枝和裁剪,以确保其像素值介于0和1之间。
这里使用了TensorFlow 2.0的API,如果你使用的是TensorFlow 1.x,你需要将代码中的`GradientTape`替换为`tf.GradientTape()`,并将`assign_add`替换为`assign_add()`。另外,代码中的`model`是一个TensorFlow模型对象,你需要根据自己的需要进行替换。
mnist数据集 目标模型测试抵御白盒攻击
MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集,由于数据集规模较小,目标模型容易受到白盒攻击的影响。为了测试目标模型的抵御白盒攻击的能力,可以使用以下方法:
1. FGSM攻击:使用快速梯度符号攻击(FGSM)对目标模型进行攻击,尝试以最小的扰动来误导模型。检查模型的准确率和受到攻击的程度。
2. PGD攻击:使用迭代梯度符号攻击(PGD)对目标模型进行攻击,通过多次迭代来对模型进行攻击。检查模型的准确率和受到攻击的程度。
3. CW攻击:使用Carlini-Wagner攻击(CW)对目标模型进行攻击,通过优化模型的损失函数来生成最小的扰动。检查模型的准确率和受到攻击的程度。
4. DeepFool攻击:使用DeepFool攻击对目标模型进行攻击,通过迭代的方式来找到最小的扰动。检查模型的准确率和受到攻击的程度。
通过以上攻击方法,可以测试目标模型的抵御白盒攻击的能力。如果模型对于这些攻击方法具有一定的容忍度和鲁棒性,则可以认为模型在一定程度上具有抵御白盒攻击的能力。
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