fgsm方法攻击aniamls 10数据集
时间: 2024-06-09 08:06:21 浏览: 6
FGSM(Fast Gradient Sign Method)是一种常见的对抗攻击方法,可以用于攻击深度学习模型。在攻击MNIST数据集时,可以使用FGSM方法生成对抗样本,并评估攻击效果。以下是使用FGSM攻击Animals 10数据集的步骤:
1. 从Animals 10数据集中随机选择一些样本作为攻击目标。
2. 加载预训练的Animals 10分类模型,并使用选定的样本生成对抗样本。
3. 评估对抗样本的攻击效果,包括计算对抗样本的分类准确率和原始样本的分类准确率。
4. 可以尝试不同的攻击强度,例如改变epsilon的值(FGSM中的参数)。
下面是使用Python代码实现FGSM攻击Animals 10数据集的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# 加载Animals 10数据集
trainset = datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transforms.ToTensor())
testset = datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transforms.ToTensor())
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
# 定义Animals 10分类模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(128*8*8, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 128*8*8)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义FGSM攻击函数
def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
sign_data_grad = data_grad.sign()
perturbed_image = image + epsilon*sign_data_grad
perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)
return perturbed_image
# 定义评估函数
def evaluate(model, dataloader):
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in dataloader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
return accuracy
# 加载预训练的Animals 10分类模型
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('./models/animals10.pth'))
# 设置FGSM攻击参数
epsilon = 0.1
# 对测试集中的样本进行攻击,并计算攻击成功率和原始准确率
adv_examples = []
success = 0
total = 0
for data in testloader:
images, labels = data
images.requires_grad = True
outputs = model(images)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
model.zero_grad()
loss.backward()
data_grad = images.grad.data
perturbed_images = fgsm_attack(images, epsilon, data_grad)
outputs = model(perturbed_images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
success += (predicted != labels).sum().item()
adv_examples.append(perturbed_images)
attack_success_rate = 100 * success / total
original_accuracy = evaluate(model, testloader)
# 输出攻击结果
print('Attack success rate: %.2f%%' % attack_success_rate)
print('Original accuracy: %.2f%%' % original_accuracy)
```
请注意,此示例仅用于教育和研究目的。在实际应用中,必须遵循道德和法律准则,避免使用对抗攻击损害他人的利益。
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