TransferAttackEval

TransferAttackEval

转移攻击研究的系统性评估与新发现

TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估,揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法,公平分析攻击可转移性和隐蔽性,获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法,同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考,推动相关研究进展。

对抗样本迁移攻击模型安全评估方法ImageNetGithub开源项目

重新审视可迁移对抗图像

重新审视可迁移对抗图像:系统化、评估和新见解。Zhengyu Zhao*, Hanwei Zhang*, Renjue Li*, Ronan Sicre, Laurent Amsaleg, Michael Backes, Qi Li, Qian Wang, Chao Shen。

我们发现常见评估实践中存在两个主要问题: <br>(1) 对于攻击可迁移性,缺乏系统的一对一攻击比较和公平的超参数设置; <br>(2) 对于攻击隐蔽性,根本没有进行评估。

我们通过以下方式解决这些问题: <br>(1) 引入完整的攻击分类,并对可迁移性进行系统和公平的类内分析; <br>(2) 考虑多样的不可感知性指标,并从攻击溯源的角度考虑更细粒度的隐蔽性特征。

我们得出新的见解,例如: <br>(1) 在公平的攻击超参数设置下,一种早期攻击方法DI实际上优于所有后续方法; <br>(2) 流行的基于扩散的防御给人一种虚假的安全感,因为它实际上很大程度上被(黑盒)可迁移攻击所绕过; <br>(3) 即使所有攻击都受相同Lp范数约束,它们导致的隐蔽性表现仍有显著差异,这与它们的可迁移性表现呈负相关。

我们提供了ImageNet上可迁移对抗样本的首个大规模评估,涉及23种具有代表性的攻击和9种具有代表性的防御。

我们揭示现有的有问题的评估确实导致了误导性结论和遗漏要点,因此阻碍了对该领域实际进展的评估。

评估的攻击和防御

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/849a007d-849a-43ff-b86a-f1a808c9aff0.png" width='550'> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/0e839f15-34e0-4136-bb49-945fd9125fc3.png" width='450'> </p>

攻击分类(欢迎更多论文!)

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/4b76c8fd-3055-430f-82e7-1895032151ac.png" width='500'> </p>

梯度稳定化攻击 [3种代表性攻击的代码]

输入增强攻击 [5个代表性攻击的代码]

特征破坏攻击 [5个代表性攻击的代码]

替代模型改进攻击 [5种代表性攻击的代码]

生成建模攻击

调查/评估/解释

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