李宏毅机器学习课程笔记-12.4对抗攻击代码实战

本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework6的记录。

全部课程PPT、数据和代码下载链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1n_N7aoaNxxwqO03EmV5Bjg 提取码：tpmc

代码仓库：https://github.com/chouxianyu/LHY_ML2020_Codes

• 任务描述

  选择一个Proxy Network实现Black Box Attack，通过FGSM(Fast Gradient Sign Method)实现Non-targeted Adversial Attack。

• 数据集描述

  有200张图片，命名格式为编号.png，尺寸为224×224。

  categories.csv：1000个类别，索引为[0,999]，

  labels.csv：每张图片的信息(包括类别索引)

• 评估指标

  • 所有输入图片(x^0)和攻击图片(x')的L-infinity的平均值
  • 攻击的成功率

• 结果

  Original Proxy Network	 Accuracy: 0.865
  After Attack(epsilon: 0.1)	 Accrucy: 0.03
  Original Proxy Network	 Accuracy: 0.865
  After Attack(epsilon: 0.01)	 Accrucy: 0.27
  

  使用预训练的VGG16作为Proxy Network，可知在攻击前Proxy Nerwork的准确率为0.865，而攻击后准确率为0.03(epsilon为0.1)、0.27(epsilon为0.01)

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