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对抗性机器学习的初学指南

发布时间:2025-09-04

要的。他们对于期望假设、及其构建手段越认识,就越容易对其策划拦截。

无视拦截通常发生在,当某个网络平台里面被匹配了“拦截性试样(adversarial example)”时。这常常是一种被“精心构造”扰动性匹配。它看上去与那些未被篡改的存档相同,但实际上只不过躲避了准确的特征向量。

抵御

通过操练,用于健壮的假设,来抵抗拦截性试样。 将“消毒剂”过的匹配馈入假设。 采取径向正则化(Gradient regularization)。

各类应用软件

抵抗性鲁棒里面间件

抵抗性鲁棒里面间件(Adversarial Robustness Toolbox,ART,)是一种可用做神经网络平台的必要类Python库。由ART给予的工具可让开发新与研究成果技术人员,去评估和抵御应用程序、及其所用到的神经网络平台假设,进而抵抗上面提到的四类冲击与拦截。

ART需要全力支持每每风行的神经网络平台基本概念,例如:TensorFlow、Keras、PyTorch、以及scikit-learn。而它全力支持的数据库型式包含:图像、见下文、播放器、以及片段等。同时,它还全力支持形态学、物体测定、以及语音鉴别等神经网络平台战斗任务。您可以通过请求:pip install adversarial-robustness-toolbox,来安装ART。

ART的拦截示例如下代码段示意图:

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from art.attacks.evasion import FastGradientMethod

attack_fgm = FastGradientMethod(estimator = classifier, eps = 0.2)

x_test_fgm = attack_fgm.generate(x=x_test)

predictions_test = classifier.predict(x_test_fgm)

其只不过相同的抵御示例为:

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from art.defences.trainer import AdversarialTrainer

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.01), metrics=["accuracy"])

defence = AdversarialTrainer(classifier=classifier, attacks=attack_fgm, ratio=0.6)

(x_train, y_train), (x_test, y_test), min_pixel_value, max_pixel_value = load_mnist()

defence.fit(x=x_train, y=y_train, nb_epochs=3)

Counterfit

Counterfit是一种请求行工具和通用的管理系统层级,可以被用做评估神经网络平台系统建筑设计的可靠性。基于ART和TextAttack(日文版注:是一种Python基本概念,可用做NLP里面的抵抗性拦截、数据库增强和假设操练)的Counterfit,是而建筑设计神经网络平台假设的必要稽核而开发新的,除此以外黑盒式的无视插值。Counterfit包含如下实用请求:

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Microsoft

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\短时_/\短时短时/\短时,_/_/ /_/\短时/\短时_/_/ /_/ /_/\短时/

#ATML

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list targets

list frameworks

load

list attacks

interact

predict -i

use

run

scan

可侧重钻研的概要绑定

考虑到深达自学系统建筑设计的必要冲击 Mitre的拦截乘法 据称拦截 无视拦截

原文末尾:Adversarial Machine Learning: A Beginner’s Guide to Adversarial Attacks and Defenses,作者: Miguel Hernández

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