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对抗攻击
图片可以看成一个很长的向量，如果在图片的每个像素上都加上一个很小的pertubation(扰动、杂讯)，再把它输入到神经网络，这个时候分类器可能就会误判。
没有被攻击的图片一般称为Benign Image，被攻击的图片称为Attacked Image。
通常攻击可以分为定向攻击和非定向攻击：
定向攻击（targeted attack)：误分类成一个特定的类
非定向攻击(non-targeted attack)：误分类成其他类（只要不是cat类）
该如何去攻击？
假设benign image是x 0 x^0 x 0，输入到神经网络，输出y 0 = f ( x 0 ) y^0=f(x^0)y 0 =f (x 0 ) ，x 0 x^0 x 0的真实值是 y ^ \hat{y}y ^
被攻击后输入是x x x，输出y 0 = f ( x ) y^0=f(x)y 0 =f (x )；
想要攻击成功，就得让 y y y 和 y ^ \hat{y}y ^ 相差较大
这个问题的 loss函数是：
Non-targeted： L ( x ) = − e ( y , y ^ ) L(x)=- e(y,\hat{y})L (x )=−e (y ,y ^)
targeted： 不仅需要 y y y 与 y ^ \hat{y}y ^ 越远越好，还要保证 y y y 与 y t a r g e t y^{target}y t a r g e t 越近越好
L ( x ) = − e ( y , y ^ ) + e ( y , y t a r g e t ) L(x)=- e(y,\hat{y})+e(y,y^{target})L (x )=−e (y ,y ^)+e (y ,y t a r g e t )
另外还期待加入的pertubation越小越好，这样就不容易被人类观察到(not perceived by humans)，即 x x x 和 x 0 x^0 x 0之间差距越小越好
所以完整的优化问题表达式是：
x ∗ = a r g min d ( x 0 , x ) ≤ ϵ L ( x ) x^* = arg \min \limits_{d(x^0,x) \leq \epsilon} L(x)x ∗=a r g d (x 0 ,x )≤ϵmin L (x )
怎么计算d ( x 0 , x ) d(x^0,x)d (x 0 ,x )呢，这里采用的是 L-norm(范数)
- L2-norm：d ( x 0 , x ) = ∣ ∣ Δ x ∣ ∣ 2 = ( Δ x 1 ) 2 + ( Δ x 2 ) 2 + ⋯ d(x^0,x)=||\Delta x||^2=(\Delta x_1)^2+(\Delta x_2)^2+\cdots d (x 0 ,x )=∣∣Δx ∣∣2 =(Δx 1 )2 +(Δx 2 )2 +⋯
- L-infinity:d ( x 0 , x ) = ∣ ∣ Δ x ∣ ∣ ∞ = max ( ∣ Δ x 1 ∣ , ∣ Δ x 2 ∣ , ⋯ ) d(x^0,x)=||\Delta x||_{\infty}=\max (|\Delta x_1|,|\Delta x_2|,\cdots)d (x 0 ,x )=∣∣Δx ∣∣∞=max (∣Δx 1 ∣,∣Δx 2 ∣,⋯)
与神经网络不同更新参数不同的是，对抗攻击是更新输入，同样也用梯度下降的方法，如下图所示：
首先可以从x 0 x^0 x 0开始，然后进行梯度下降，但是迭代过程中要注意限制，保证
d ( x 0 , x ) ≤ ϵ d(x^0,x) \leq \epsilon d (x 0 ,x )≤ϵ(以L-infinity为例，限制就是需要在以ϵ \epsilon ϵ为边长的正方形内)
可以看出，不同的攻击就是有不同的优化方法或者不同的限制。
几种著名的方法：
- FGSM
论文链接：Explaining And Harnessing Adversarial Examples
论文笔记链接：
主要思路就是只需要一次迭代就可以达到攻击，另外在对loss求导外面加了一个符号函数sign（大于0输出1，小于0输出-1），这样确保了扰动的限制
- I-FGSM
FGSM的升级版，即加入迭代版本，让攻击更准确
论文链接：Adversarial Examples In The Physical World
论文笔记链接：
白盒攻击&黑盒攻击
简单说就是白盒攻击知道模型的参数，黑盒攻击不知道模型的参数
黑盒攻击（black-box attack）
If you have the training data of the target network Train a proxy network yourself
Using the proxy network to generate attacked objects
黑盒攻击，不知道模型的参数，此时该怎么攻击？
如果知道目标网络的训练资料，可以训练一个替代模型，使用替代网络去产生被攻击的对象
那么黑盒攻击容易成功吗？
从论文（Delving into Transferable Adversarial Examples and Black-box Attacks）的实验来看，是容易成功的。
下图的表格，列代表被攻击的模型，行代表代理（proxy）模型。单元格（i，j）表示为模型 i（行）生成的对抗图像在模型 j（列）上评估的准确性。
对角线由于是同一模型，所以看成是白盒攻击。 不同行不同列即为黑盒，例如由ResNet-152生成的对抗样本在ResNet-101上的准确率仅为13%。准确率越低，表示攻击越成功。具体可以看这篇
另外还有很多黑盒攻击：
- one-pixel attck
只需改变一个像素就可以达到攻击的目的
论文链接：One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks
论文笔记链接： - Universal Attack Perturbation（UAP）
一个通用（与图像无关）和非常小的扰动向量，就可以让攻击成功（以往是针对不同的图像需要设计不同perturbation产生对抗样本）
论文链接：Universal adversarial perturbations
论文笔记链接： - BackDoor Attack（后门攻击）
攻击在训练阶段已经开始，对某张图片加了一些扰动，丢入神经网络进行训练
对抗攻击还被应用在 语音，自然语言处理等
; 对抗防御
1.主动防御
对抗训练
2.被动防御
- 加一个filter（滤波器）
- 图像压缩（先压缩再解压避开攻击）
- Generator（按照对抗样本根据generator生成一张图片）
- Randomization（随机的防御）
参考链接：
https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2022-spring.php
Original: https://blog.csdn.net/ji_meng/article/details/123931315
Author: nanyidev
Title: 对抗攻击（Adversarial Attack）
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