李宏毅机器学习&深度学习课程|对抗攻击1:基本概念

对抗性攻击的主题:讲述了对抗性攻击(adversarial attack)的主题。在训练神经网络时,不仅要追求高的正确率,还需要考虑网络是否能够抵御来自人类的恶意攻击。通过在图像中添加微小的杂讯,可以改变神经网络的输出结果,这种攻击有无目标和有目标两种类型。

图片中加入微小杂讯:讲述了如何通过在图片中加入微小杂讯来攻击图像识别系统,将猫的图片成功误认为海星或键盘等其他物体。利用50层的resnet网络进行攻击,即使肉眼看不出杂讯,也能改变系统识别结果。演示了攻击流程和系统犯错的原因。

无目标攻击与有目标攻击:介绍了关于无目标攻击和有目标攻击的概念。在无目标攻击中,通过优化问题找到一个图片x,使得网络输出的y与正确答案y hat的差距越大越好;在有目标攻击中,除了要求y与y hat差距大外,还要求y与目标y target的距离小。通过限制图片x和原始图片x0之间的差距,以便产生欺骗性图片。

计算图片之间的距禿:讲解了如何计算两张图片之间的距离,介绍了L2和L infinity两种计算方法的区别。通过比较两种方法对于人类感知的接近程度,强调了在攻击系统中选择L infinity效果更好的重要性。同时也提到了对声音信号攻击时需要考虑人类听觉系统的特性。

最小化损失函数:讲解了如何通过改变输入图像来最小化损失函数,使用梯度下降算法来更新图像。通过初始化输入值x0,并在每次迭代中计算梯度,不再调整网络参数,而是调整输入图像,确保更新后的图像在指定范围内。最终目标是让更新后的图像符合特定的限制条件。

一击必杀的攻击方法:介绍了一种名为FGSM的攻击方法,通过一次性更新参数,以一击必杀的方式找出可成功攻击的图像。通过特别设计的梯度符号函数和学习率,攻击后图像必定落在蓝色框框的四个角落。多次迭代可以提高攻击效果,但可能导致出界,需拉回处理。

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