adversarial-attacks-pytorch - 提供对抗攻击方法的PyTorch库，支持多种攻击技术

项目介绍：adversarial-attacks-pytorch

概述

Adversarial-Attacks-PyTorch 是一个用于生成对抗样本的 PyTorch 库。这个库的特点是提供了类似于 PyTorch 的接口和功能，使得 PyTorch 用户可以更加轻松地实现对抗攻击。对抗攻击是通过添加小幅扰动来制作模型错误分类的输入，它在研究人工智能模型的鲁棒性方面具有重要意义。

安装要求和步骤

要求

PyTorch 版本：>=1.4.0
Python 版本：>=3.6

安装方法

用户可以通过以下几种方式安装该库：

使用 pip 安装：
```
pip install torchattacks
```

从源代码安装：

pip install git+https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch.git

使用 git 克隆后安装：

git clone https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch.git
cd adversarial-attacks-pytorch/
pip install -e .

使用指南

在开始使用此工具时，需要注意以下几点：

模型输出格式：所有模型应返回大小为 (N, C) 的向量，其中 C 是类别数量。这一格式与大多数 torchvision.models 模型输出格式一致。
输入范围：输入的数值范围应在 [0, 1] 之间，因为在扰动之后会应用裁剪操作。
固定随机种子：为了在相同输入下获取相同的对抗样本，请设置 torch.backends.cudnn.deterministic = True。

示例代码

以下是一个简单的使用示例，展示了如何应用 PGD 攻击：

import torchattacks
atk = torchattacks.PGD(model, eps=8/255, alpha=2/255, steps=4)
adv_images = atk(images, labels)

支持的攻击方法

Torchattacks 支持多种对抗攻击方法，包括但不限于：

FGSM（Fast Gradient Sign Method）
PGD（Projected Gradient Descent）
CW（Carlini & Wagner Attack）
DeepFool

每种方法使用的距离测量标准不同，比如 L2、Linf 等。

性能对比

Torchattacks 在性能上与其他常用的对抗攻击包（如 Foolbox 和 ART）进行了对比，显示出在某些攻击方法上具有更高的成功率和更快的执行速度。例如：

FGSM 攻击：在保护措施下相对时间更短。
CW 攻击：支持多种策略以提升攻击成功率。

总结

Torchattacks 为研究人员和开发者提供了一个强大且易于使用的对抗攻击实现工具。通过与 PyTorch 的无缝集成，它极大地简化了模型鲁棒性测试和防御策略验证工作。该库不断更新，以支持最新的攻击技术和实践，是从事对抗机器学习和安全研究的有力帮手。