用python代码写出PGD攻击方法
时间: 2023-10-27 08:14:20 浏览: 42
好的,下面是用Python代码实现PGD攻击的方法:
```python
import torch
def pgd_attack(model, loss_fn, images, labels, eps=0.3, alpha=2/255, iters=40):
"""
PGD攻击方法
"""
# 微小扰动
delta = torch.zeros_like(images).uniform_(-eps, eps)
delta.requires_grad = True
for i in range(iters):
# 计算损失函数
loss = loss_fn(model(images + delta), labels)
# 对损失函数进行反向传播
loss.backward()
# 使用FGSM方法对扰动进行更新
delta.data = delta + alpha * delta.grad.detach().sign()
# 对扰动进行裁剪,保证其在L infinity范数内
delta.data = torch.clamp(delta, -eps, eps)
# 重置扰动的梯度
delta.grad.zero_()
# 将攻击后的图像返回
adv_images = images + delta.detach()
return adv_images
```
其中,`model`是被攻击的模型,`loss_fn`是损失函数,`images`是原始图像,`labels`是对应的标签,`eps`是扰动的范围,`alpha`是每一步攻击时的步长,`iters`是攻击的迭代次数。函数的返回值是攻击后的图像。
这个函数实现了PGD攻击的基本流程。在每一次迭代中,我们都计算出模型的损失函数,并且对其进行反向传播。然后使用FGSM方法对扰动进行更新,最后对扰动进行裁剪,保证其在L infinity范数内。最终返回攻击后的图像。