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李宏毅机器学习课程笔记-12.4对抗攻击代码实战

开发技术 开发技术 2周前 (04-30) 5次浏览

本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework6的记录。

全部课程PPT、数据和代码下载链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/1n_N7aoaNxxwqO03EmV5Bjg 提取码:tpmc

代码仓库:https://github.com/chouxianyu/LHY_ML2020_Codes

  • 任务描述

    选择一个Proxy Network实现Black Box Attack,通过FGSM(Fast Gradient Sign Method)实现Non-targeted Adversial Attack。

  • 数据集描述

    有200张图片,命名格式为编号.png,尺寸为224×224。

    categories.csv:1000个类别,索引为[0,999],

    labels.csv:每张图片的信息(包括类别索引)

  • 评估指标

    • 所有输入图片(x^0)和攻击图片(x’)的L-infinity的平均值
    • 攻击的成功率
  • 结果

    Original Proxy Network	 Accuracy: 0.865
    After Attack(epsilon: 0.1)	 Accrucy: 0.03
    Original Proxy Network	 Accuracy: 0.865
    After Attack(epsilon: 0.01)	 Accrucy: 0.27
    

    使用预训练的VGG16作为Proxy Network,可知在攻击前Proxy Nerwork的准确率为0.865,而攻击后准确率为0.03(epsilon为0.1)、0.27(epsilon为0.01)


Github(github.com):@chouxianyu

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