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。