对抗性示例生成 ¶
译者：片刻小哥哥
项目地址：https://pytorch.apachecn.org/2.0/tutorials/beginner/fgsm_tutorial
原始地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html
作者： Nathan Inkawhich
如果您正在阅读本文，希望您能够体会到一些 机器学习模型的有效性。研究不断推动机器学习模型 变得更快、更准确、更高效。然而，设计和训练模型时 经常被忽视的一个方面是安全性和 鲁棒性，尤其是面对想要愚弄模型的对手时 。
本教程将提高您对机器学习模型的安全漏洞的认识，并深入了解对抗性机器学习的热门话题。您可能会惊讶地发现，向图像添加难以察觉的 扰动 可能 会导致模型性能 截然不同。鉴于这是一个教程，我们将通过图像分类器的示例来探索该主题。具体来说，我们将使用 第一种也是最流行的攻击方法之一，即快速梯度符号攻击 (FGSM)，来欺骗 MNIST 分类器。
威胁模型 ¶
就上下文而言，对抗性攻击有许多类别，每种攻击都有不同的目标和假设攻击者的知识。然而，一般来说，总体目标是向输入数据添加最少量的扰动，以导致所需的错误分类。攻击者的知识有多种假设，其中两种是： 白盒 和 黑盒 。 白盒 攻击假设攻击者完全了解并有权访问模型，包括架构、输入、输出和权重。 黑盒 攻击假设 攻击者只能访问模型的输入和输出， 对底层架构或权重一无所知。 还有几种类型的目标，包括 错误分类 和 源/目标错误分类 。 错误分类 的目标意味着 对手只希望输出分类错误，但不关心新分类是什么。 源/目标 错误分类 表示攻击者想要更改 最初属于特定源类的图像， 以便将其分类为 特定目标类。
在这种情况下，FGSM 攻击是一种 白盒 攻击，其目标是 错误分类 。有了这些背景信息，我们现在可以 详细讨论这次攻击。
快速梯度符号攻击 ¶
迄今为止第一个也是最流行的对抗性攻击之一被称为 快速梯度符号攻击 (FGSM) 并由 Goodfellow 等人描述。 al. in 解释和利用对抗性 示例 .这种攻击非常强大，而且直观。它旨在通过 利用神经网络的学习方式 梯度 来攻击神经网络。这个想法很简单，攻击不是通过根据反向传播梯度调整权重来最小化损失，而是根据相同的反向传播梯度调整输入数据以最大化损失*。换句话说， 攻击使用损失相对于输入数据的梯度，然后 调整输入数据以使损失最大化。
在我们进入代码之前，让’s 看一下著名的 FGSM panda 示例并提取 一些符号。
从图中，
\(\mathbf{x}\)
是原始输入图像 正确分类为“panda”， \ n \(y\)
是 的真实标签
\(\mathbf{x}\)
,
\(\mathbf {\theta}\)
表示模型 参数，
\(J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y)\)\ n 是用于训练网络的损失。攻击将 梯度反向传播回输入数据以计算
\(abla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y)\ \)
。然后，它将输入数据调整一小步(
\(\epsilon\)
或
\(0.007\)
图片中的 ) 方向(即
\(sign(abla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y))\)
) 这将使损失最大化。生成的扰动图像
\(x'\)
被目标网络 错误分类 为 “gibbon”它仍然 显然是 “panda”。
希望现在本教程的动机已经明确，所以让我们跳转 实现。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
实现 ¶
在本节中，我们将讨论教程的输入参数， 定义受到攻击的模型，然后编写攻击代码并运行一些测试。
输入 ¶
本教程只有三个输入，定义如下：
epsilons- 用于运行的 epsilon 值列表。在列表中保留 0 很重要，因为它代表模型在原始测试集上的性能。此外，直观上我们预计 epsilon 越大，扰动就越明显，但在降低模型准确性方面攻击就越有效。由于此处的数据范围为
\([0,1]\)
，因此 epsilon
值不应超过 1。
* pretrained_model
- 预训练的路径MNIST 模型已使用
pytorch/examples/mnist
进行训练。
为简单起见，请下载预训练模型
此处
.
* use_cuda
- 如果需要且可用，使用 CUDA 的布尔标志
请注意，具有 CUDA 的 GPU 对于本教程来说并不重要，因为 CPU
不会花费太多时间。
epsilons = [0, .05, .1, .15, .2, .25, .3]
pretrained_model = "data/lenet_mnist_model.pth"
use_cuda=True
# Set random seed for reproducibility
torch.manual_seed(42)
模型受到攻击 ¶
如前所述，受到攻击的模型与 pytorch/examples/mnist 中的 MNIST 模型相同。 您可以训练并保存您自己的 MNIST 模型，或者您可以下载并使用 提供的模型。这里的 Net 定义和测试数据加载器是从 MNIST 示例中复制的。本节的目的是 定义模型和数据加载器，然后初始化模型并加载 预训练的权重。
# LeNet Model definition
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
# MNIST Test dataset and dataloader declaration
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('../data', train=False, download=True, transform=transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),
])),
batch_size=1, shuffle=True)
# Define what device we are using
print("CUDA Available: ",torch.cuda.is_available())
device = torch.device("cuda" if use_cuda and torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Initialize the network
model = Net().to(device)
# Load the pretrained model
model.load_state_dict(torch.load(pretrained_model, map_location=device))
# Set the model in evaluation mode. In this case this is for the Dropout layers
model.eval()
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz
0%| | 0/9912422 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 9912422/9912422 [00:00<00:00, 345164142.10it/s]
Extracting ../data/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz
0%| | 0/28881 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 28881/28881 [00:00<00:00, 149181888.95it/s]
Extracting ../data/MNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz
0%| | 0/1648877 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 1648877/1648877 [00:00<00:00, 316589214.77it/s]
Extracting ../data/MNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0%| | 0/4542 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 4542/4542 [00:00<00:00, 29906638.57it/s]
Extracting ../data/MNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ../data/MNIST/raw
CUDA Available: True
Net(
(conv1): Conv2d(1, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(conv2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(dropout1): Dropout(p=0.25, inplace=False)
(dropout2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
(fc1): Linear(in_features=9216, out_features=128, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True)
)
FGSM 攻击 ¶
现在，我们可以定义通过扰动原始输入来创建对抗性示例的函数。
fgsm_attack
函数需要三个
输入，
image
是原始的干净图像 (
\(x\)
), * epsilon* 是逐像素扰动量 (
\(\epsilon\)
)，并且 data_grad 是损失相对于输入图像 (
\(abla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y)\)
)。该函数 然后将扰动图像创建为
[扰动_image = 图像 + epsilon*sign(data_grad) = x + \epsilon * 符号(abla_{x} J(\ \mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y))
]
最后，为了保持数据的原始范围， 对扰动图像进行裁剪范围
\([0,1]\)
.
# FGSM attack code
def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
# Collect the element-wise sign of the data gradient
sign_data_grad = data_grad.sign()
# Create the perturbed image by adjusting each pixel of the input image
perturbed_image = image + epsilon*sign_data_grad
# Adding clipping to maintain [0,1] range
perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)
# Return the perturbed image
return perturbed_image
# restores the tensors to their original scale
def denorm(batch, mean=[0.1307], std=[0.3081]):
"""
Convert a batch of tensors to their original scale.
Args:
batch (torch.Tensor): Batch of normalized tensors.
mean (torch.Tensor or list): Mean used for normalization.
std (torch.Tensor or list): Standard deviation used for normalization.
Returns:
torch.Tensor: batch of tensors without normalization applied to them.
"""
if isinstance(mean, list):
mean = torch.tensor(mean).to(device)
if isinstance(std, list):
std = torch.tensor(std).to(device)
return batch * std.view(1, -1, 1, 1) + mean.view(1, -1, 1, 1)
测试函数 ¶
最后，本教程的中心结果来自
test
函数。每次调用此测试函数都会在 MNIST 测试集上执行完整的测试步骤并报告最终准确性。但是，请注意，
此函数还接受
epsilon
输入。这是因为
test
函数报告了受到强度
\(\epsilon\)
对手攻击的模型的准确性。更具体地说，对于测试集中的每个样本，该函数计算输入数据的损失梯度 (
\(data\_grad\)
)，创建一个使用
fgsm_attack
(
\(perturbed\_data\)
) 扰动图像，然后检查 扰动的示例是否是对抗性的。除了测试模型的 准确性之外，该函数还保存并返回一些 成功的对抗性示例，以便稍后可视化。
def test( model, device, test_loader, epsilon ):
# Accuracy counter
correct = 0
adv_examples = []
# Loop over all examples in test set
for data, target in test_loader:
# Send the data and label to the device
data, target = data.to(device), target.to(device)
# Set requires_grad attribute of tensor. Important for Attack
data.requires_grad = True
# Forward pass the data through the model
output = model(data)
init_pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability
# If the initial prediction is wrong, don't bother attacking, just move on
if init_pred.item() != target.item():
continue
# Calculate the loss
loss = F.nll_loss(output, target)
# Zero all existing gradients
model.zero_grad()
# Calculate gradients of model in backward pass
loss.backward()
# Collect ``datagrad``
data_grad = data.grad.data
# Restore the data to its original scale
data_denorm = denorm(data)
# Call FGSM Attack
perturbed_data = fgsm_attack(data_denorm, epsilon, data_grad)
# Reapply normalization
perturbed_data_normalized = transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))(perturbed_data)
# Re-classify the perturbed image
output = model(perturbed_data_normalized)
# Check for success
final_pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability
if final_pred.item() == target.item():
correct += 1
# Special case for saving 0 epsilon examples
if epsilon == 0 and len(adv_examples) < 5:
adv_ex = perturbed_data.squeeze().detach().cpu().numpy()
adv_examples.append( (init_pred.item(), final_pred.item(), adv_ex) )
else:
# Save some adv examples for visualization later
if len(adv_examples) < 5:
adv_ex = perturbed_data.squeeze().detach().cpu().numpy()
adv_examples.append( (init_pred.item(), final_pred.item(), adv_ex) )
# Calculate final accuracy for this epsilon
final_acc = correct/float(len(test_loader))
print(f"Epsilon: {epsilon}\tTest Accuracy = {correct} / {len(test_loader)} = {final_acc}")
# Return the accuracy and an adversarial example
return final_acc, adv_examples
运行攻击 ¶
实施的最后一部分是实际运行攻击。在这里， 我们对 epsilons 输入中的每个 epsilon 值运行完整的测试步骤。 对于每个 epsilon，我们还保存最终精度和一些成功 的对抗示例，以在接下来的部分中绘制。请注意 打印的精度如何随着 epsilon 值的增加而降低。另外， 请注意
\(\epsilon=0\)
情况代表原始测试精度， 没有受到攻击。
accuracies = []
examples = []
# Run test for each epsilon
for eps in epsilons:
acc, ex = test(model, device, test_loader, eps)
accuracies.append(acc)
examples.append(ex)
Epsilon: 0 Test Accuracy = 9912 / 10000 = 0.9912
Epsilon: 0.05 Test Accuracy = 9605 / 10000 = 0.9605
Epsilon: 0.1 Test Accuracy = 8743 / 10000 = 0.8743
Epsilon: 0.15 Test Accuracy = 7111 / 10000 = 0.7111
Epsilon: 0.2 Test Accuracy = 4877 / 10000 = 0.4877
Epsilon: 0.25 Test Accuracy = 2717 / 10000 = 0.2717
Epsilon: 0.3 Test Accuracy = 1418 / 10000 = 0.1418
结果 ¶
准确度与 Epsilon ¶
第一个结果是精度与 epsilon 图。正如前面提到的，随着 epsilon 的增加，我们预计测试精度会降低。这是因为较大的 epsilon 意味着我们在最大化损失的方向上迈出了更大的一步。请注意，即使 epsilon 值是线性间隔的，曲线中的趋势也不是线性的。例如，
\(\epsilon=0.05\)
的准确度仅比
\(\epsilon=0\)\ 低 4% 左右n ，但
\(\epsilon=0.2\)
的精度比
\(\epsilon=0.15\) 低 25%
。另外，请注意模型的准确度 达到 10 类分类器的随机准确度
\(\epsilon=0.25\)
和
\(\epsilon= 0.3\)
.
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.plot(epsilons, accuracies, "*-")
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, step=0.1))
plt.xticks(np.arange(0, .35, step=0.05))
plt.title("Accuracy vs Epsilon")
plt.xlabel("Epsilon")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.show()
对抗性示例示例 ¶
还记得天下没有免费的午餐吗？在这种情况下，随着 epsilon 的增加 测试精度会降低 但是 扰动变得更容易 被察觉。实际上，攻击者必须考虑准确性下降和可感知性之间的权衡。在这里，我们展示了每个 epsilon 值的成功对抗示例的一些示例。该图的每一行显示不同的 epsilon 值。第一行是
\(\epsilon=0\)
示例，表示没有扰动的原始 \xe2\x80\x9cclean\xe2\x80\x9d 图像。每个图像的标题显示 \xe2\x80\x9原始分类 -> 对抗性分类。\xe2\x80\x9d 注意， 扰动开始在
\(\epsilon=0.15\ )
并且 在
\(\epsilon=0.3\)
处非常明显。然而，在所有情况下，尽管噪声增加， 人类仍然能够识别正确的类别。
# Plot several examples of adversarial samples at each epsilon
cnt = 0
plt.figure(figsize=(8,10))
for i in range(len(epsilons)):
for j in range(len(examples[i])):
cnt += 1
plt.subplot(len(epsilons),len(examples[0]),cnt)
plt.xticks([], [])
plt.yticks([], [])
if j == 0:
plt.ylabel(f"Eps: {epsilons[i]}", fontsize=14)
orig,adv,ex = examples[i][j]
plt.title(f"{orig} -> {adv}")
plt.imshow(ex, cmap="gray")
plt.tight_layout()
plt.show()
下一步去哪里？ ¶
希望本教程能够让您对对抗性机器学习主题有一些深入了解。从这里有许多潜在的方向。 这种攻击代表了对抗性攻击研究的开始 ，因为关于如何攻击和防御对手的 ML 模型已经有许多后续想法。事实上，在 NIPS 2017 上有一场 对抗性攻击和防御竞赛，竞赛中使用的许多方法 在本文中有描述： 对抗性攻击和防御竞赛 。这项工作 非防御还引出了一种想法，即让机器学习模型 更 鲁棒 一般来说，适应自然扰动和对抗性 精心设计的输入。
另一个方向是不同域中的对抗性攻击和防御。对抗性研究不仅限于图像领域，请查看 此 对nspeech-to-text模型的攻击。但也许了解更多关于对抗性机器学习的最好方法就是亲自动手。尝试实施与 NIPS 2017 竞赛不同的攻击，看看与 FGSM 有何不同。然后，尝试保护模型免受 您自己的攻击。
根据可用资源，进一步的方向是修改 代码以支持批处理、并行和/或分布式 vs 在上面针对每个 `epsilon 一次处理一个攻击
test()` 循环。
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