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BIM/I-FGSM对抗样本生成算法实现(pytorch版)

BIM/I-FGSM对抗样本生成算法

  • 一、理论部分
    • 1.1 核心思想
    • 1.2 数学形式
    • 1.3 BIM 的优缺点
    • 1.4 BIM 与 FGSM、PGD 的关系
    • 1.5 实际应用建议
  • 二、代码实现
    • 2.1 导包
    • 2.2 数据加载和处理
    • 2.3 网络构建
    • 2.4 模型加载
    • 2.5 生成对抗样本
    • 2.6 攻击测试
    • 2.7 启动攻击
    • 2.8 效果展示

一、理论部分


1.1 核心思想

BIM(Basic Iterative Method),也称为 I-FGSM(Iterative Fast Gradient Sign Method),是 FGSM 的迭代版本通过多次小步长扰动输入,逐步提升对抗样本的攻击效果,相比单步的 FGSM 具有更高的攻击成功率。


1.2 数学形式

  1. 初始化:原始输入 x 0 = x x_0 = x x0=x

  2. 迭代更新(共 T T T 步): x t + 1 = Clip x , ϵ ( x t + α ⋅ sign ( ∇ x t J ( x t , y ) ) ) x_{t+1} = \text{Clip}_{x, \epsilon} \left( x_t + \alpha \cdot \text{sign}(\nabla_{x_t} J(x_t, y)) \right) xt+1=Clipx,ϵ(xt+αsign(xtJ(xt,y)))

    • α \alpha α:每步扰动步长(通常设为 α = ϵ / T \alpha = \epsilon / T α=ϵ/T
    • Clip x , ϵ \text{Clip}_{x, \epsilon} Clipx,ϵ:将扰动后的输入裁剪到 x ± ϵ x \pm \epsilon x±ϵ 的邻域内,确保扰动不可见
    • ∇ x t J \nabla_{x_t} J xtJ:模型损失函数对输入 x t x_t x

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