2020-06-08
正规的彩票app AI坦然对抗中,只用一招轻盈骗过五栽神经网络

原标题:AI坦然对抗中,只用一招轻盈骗过五栽神经网络

本文挑供了一个强劲的抨击方案,该方案能够对ResNeXt50白盒模型、人造添固的 灰盒模型、AutoDL 模型均有隐微的造就,并在飞桨AI坦然对抗赛中取得较益收获。在该比赛中,选手必要尽量幼的扰动下骗过更多的模型,才能拿到更益的得分,一首来望望他是如何实现的吧。

01

方案片面终局展现

02

解题思路

相比预赛,决赛的难点在于多了一幼我造添固的模型(灰盒),暗盒模型增补为三个,包括由AutoDL技术训练的模型,所以必要针对人造添固模型训练本身添固的模型。针对暗盒模型,吾主要集成多样化的模型来逼近;针对AutoDL技术训练的模型,吾主要集成AutoDL搜索出的网络组织来迁移抨击。

此外相比预赛,吾在方案中增补了多样的越过片面最优的策略和限定转折像素点的局限,同时对生成的图片进走了幼扰动截断,保证在挑挑升移性能的同时降矮MSE。

03

抨击手段

抨击所用算法主体为MomentumIteratorAttack,代码实现参照了advbox。在此基础之上,尝试了迥异的现在标函数,集成了迥异的模型,增补了多样的越过片面最优的策略。

3.1现在标函数

亏损函数1:

其中,m为模型个数,

为标签y的独炎编码,为第i个模型的参数。此亏损函数引用于[1]

代码如下:

loss_logp = -1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out1,one_hot_label[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out2,one_hot_label[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out3,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out4,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out5,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out6,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out8,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

-1*fluid.layers. log( 1-fluid.layers.matmul(out9,one_hot_label2[ 0],transpose_y= True))

亏损函数2:

其中,N为类别数目,M为模型数目,为当输入为X时正规的彩票app,模型j鉴定类别i的概率。

代码如下:

out_total1 = fluid.layers.softmax(out_logits1[0] out_logits2[0])

out_total2 = fluid.layers.softmax(out_logits3[0] out_logits4[0] out_logits5[0] out_logits6[0] out_logits7[0] out_logits8[0] out_logits9[0])

loss2 = fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out_total1, label=label[0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out_total2, label=label2[0]))

亏损函数3:

符号含义同亏损函数2正规的彩票app,不再赘述。

代码如下:

ze = fluid.layers.fill_constant(shape=[ 1], value=- 1, dtype= 'float32')

loss = 1.2*fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out1, label= label[ 0]))

0.2*fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out2, label= label[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out3, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out4, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out5, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out6, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out7, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out8, label=label2[ 0]))

fluid.layers.matmul(ze, fluid.layers.cross_entropy(input=out9, label=label2[ 0]))

通过实测正规的彩票app,发现三者造就挨近,亏损函数3造就最益。亏损函数1的特点是程序运走快,推想能够是求梯度浅易。行使亏损函数2时,抨击成功后的分类会挨近相反。

3.2模型集成

集成模型选取思路为多元,尽能够多的迥异模型,才能够逼近赛题背后的暗盒模型,所用模型总体描述如 图3-1所示。

图3-1 模型集成细节

橙色框中mnasnet1_0,nas_mobile_net为专门选取逼近暗盒AutoDL技术训练的暗盒模型,人造添固ResNeXt50_32x4d模型训练细节接下来会详尽阐述。

橙色和蓝色框中模型均采用pytorch进走迁移训练,训练集测试集为原首Stanford Dogs数据集划分,迭代次数均为25,学习率均为0.001。

虚线框中为造就最益的9个模型的组相符。

3.3灰盒模型抨击思路

决赛中的灰盒模型为人造添固的模型,组织为ResNeXt50。为了抨击暗盒模型,吾在本地训练了一个添固模型,行为灰盒模型的逼近。训练添固模型涉及到训练集的选取和训练手段的选取,训练集的组成主要包含如下两片面:

图3-2 对抗训练片面样本集构建思路

第二片面是从Stanford Dogs数据荟萃随机选取的8000张图片和原首的121张图片,这些图片的选取是为了保持模型的泛化能力。

对抗模型的训练手段与清淡模型训练无异。为了追求更优的对抗模型,吾们进走了几组迥异训练集的对比(其他参数固定),如下外所示。

其中,86.45平分数是决赛评测分数,通过实验对比第一组实验竖立造就最益。

3.4 越过山丘

下面主要介绍为晓畅决陷入片面最优采取的一系列策略。

3.4.1 图片粒度梯度逆向

此手段受启发于[2],论文中采取双路寻优,一同采用通例手段梯度上升,如 图3-3中绿线所示。另一同先采取梯度降落到达这一分类片面最优再进走梯度上升,以期找到更快的上升路径,如 图3-3中蓝线所示。吾在实现过程中对其进走简化,仅在迭代的第一步进走梯度降落。

图3-3 梯度策略暗示图(图片来自论文[2])

核心代码如下:

ifi==0: #第一次迭代梯度逆向

adv=adv epsilon*norm_m_m

else:

adv=adv-epsilon*norm_m_m

3.4.2 像素粒度梯度逆向

此手段承接于3.4.1,可将3.4.1视为整个图片粒度的梯度逆向。同样是为了越过片面最优,采用3.4.2手段,随机选取梯度中5%进走取逆,可视为像素粒度的梯度逆向,逆转比例为一超参数。同样为了在迭代后期趋于安详,逆向的梯度的比例会随着迭代次数增补而缩短。比例为一必要调节的超参数。

核心代码如下:

if i < 50:#前 50步, 2%的梯度逆响,随着 i递减 试试 5%

dir_mask= np.random.rand(3,224,224)

dir_mask= dir_mask> (0.15-i/900)

dir_mask[dir_mask==0] = -1

norm_m_m = np.multiply(norm_m_m,dir_mask)

3.4.3 每步迭代前,对原首图片增补高斯噪声

此手段受启发于[6],论文作者认为抨击模型的梯度具有噪声,损坏了迁移能力。论文作者用一组原首图片添噪声后的梯度的平均代替正本的梯度,造就得到挑升,样式化外述如下:

而吾与论文作者理解迥异,增补噪声意在增补梯度的噪声,以越过片面最优,再者多次计算梯度专门耗时,所以吾选用了只添一次噪声,均值为0,方差为超参数,样式化外述如下:

同时,为在迭代后期趋于安详,在增补噪声时,噪声的方差会随着迭代次数的增补而减幼。

核心代码如下:

if i < 50:

adv_noise= (adv np.random.normal(loc= 0.0,scale= 0.8 epsilon/90,size= (3,224,224))).astype(' float32')

else:

adv_noise= (adv np.random.normal(loc= 0.0,scale= 0.2,size= (3,224,224))).astype(' float32')

3.4.4 将图片转折的像素点限定在梯度最大的5%

该手段受启发于[3], 随机在图像中选择max_pixels个点。而吾采用的手段是计算一切像素的梯度,选取梯度最大的5%进走转折,此举能够有效降矮MSE。

3.4.5 三通道梯度平均

该手段受启发于[3],文中,作者随机在图像中选择max_pixels个点 在多个信道中同时进走修改。所以吾尝试了两栽手段,一是只计算R或G或B通道的梯度,三个通道减往相通的梯度。二是将三通道的梯度进走平均。从终局来望,后者更有效,挑分清晰。

3.4.6 抨击后进走现在标抨击

此手段受启发于[2],作者在成功越太甚界线后进走清除无用噪声操作,作者认为此举能够强化对抗样本的迁移能力。

吾的做法与此迥异,吾认为不光要越过边界,还要走向这个舛讹分类的矮谷。此举按照的倘若是:尽管迥异模型的分界线存在迥异,模型学到的特征答是相通的。思路如 图3-4中红色箭头所示,带有圆圈的数字外示迭代步数。

所以在成功抨击之后,吾又增补了两步定向抨击,现在标为抨击成功时被错分的类别。在集成抨击时,现在标为被错分类别的多数。

图3-4 现在标抨击暗示图(修改自论文[2])

核心代码如下:

for i in range(2):#迭代两次进走现在标抨击

adv_noise = (adv np.random.normal(loc=0.0, scale=0.1,size = (3,224,224))).astype('float32')

target _label=np.array([t_label]).astype('int64')

target _label=np.expand_dims(target_label, axis=0)

target _label2=np.array([origdict[t_label]]).astype('int64')

target _label2=np.expand_dims(target_label2, axis=0)

g,resul1,resul2,resul3,resul4,resul5,resul6,resul7,resul8,resul9 = exe.run(adv_program,

fetch_list=[gradients,out1,out2,out3,out4,out5,out6,out7,out8,out9],

feed={'label2':target _label2,'adv_image':adv _noise,'label': target_label }

)

g = (g[ 0][ 0] g[ 0][ 1] g[ 0][ 2])/3 #三通道梯度平均

velocity = g / (np.linalg.norm(g.flatten,ord=1) 1e-10)

momentum = decay_factor * momentum velocity

norm_m = momentum / (np.linalg.norm(momentum.flatten,ord=2) 1e-10)

_max = np.max(abs(norm_m))

tmp = np.percentile(abs(norm_m), [25, 99.45, 99.5])#将图片转折的像素点限定在0.5%

thres = tmp[2]

mask = abs(norm_m)>thres

norm _m_m = np.multiply(norm_m,mask)

adv=adv epsilon*norm _m_m

#实走linf收敛

adv=linf _img_tenosr(img,adv,epsilon)

3.5 临门一脚

然而这不足,行为一个竞赛,人人都虎视眈眈盯着奖金的时候还必要赓续的挑升,所以还必要临门一脚,一栽后处理手段。

幼扰动截断:

行使上述手段后,吾的终局在95-96分之间震动,为进一步挑升收获,吾选用最高分96.53分图片进走后处理。后处理手段为:将抨击后的图片与原图片进走对比,对必定阈值以下的扰动进走截断。通过赓续上探阈值,发现阈值为17(图片的像素周围为0-255)的时候造就最益。此手段挑分0.3旁边。

核心代码如下:

org_img = tensor2img(img)

adv_img = tensor2img(adv)

#17/256 以下的扰动通盘截断

diff = abs(org_img-adv_img)<drop_thres #<17的为1

diff_max = abs(org_img-adv_img)>=drop_thres #>=17的为1

#<17的保留org_img

tmp1 = np.multiply(org_img,diff)

#>17的保留adv_img

tmp2 = np.multiply(adv_img,diff_max)

final_img = tmp1 tmp2

04

尝试过的手段

本末节介绍在比赛过程中尝试过但没造就过或者造就不清晰的手段。

4.1 中心层抨击

按照论文[4]中所述,吾用飞桨复现了文中手段,采用模型为ResNeXt50_32x4d,参数为预赛挑供白盒模型参数,处理的中心层为res5a,学习率0.01,迭代次数为5次,亏损函数为ILA。

图4-1 异国经事后处理生成的对抗样本与原样本对比图

图4-2 经事后处理的生成的对抗样本与原样本对比图

图4-2中Pos_Adversarial Image为图4-1中Adversarial Image图片行使中心层抨击生成的图片,行使该后处理手段后确如论文中所说图片更光滑了,但是迁移性能却降落了,所以舍用。

4.2 标签光滑

造就降落。

4.3 推后原首类别排名

以6分类题目为例表明推后原首类别排名思想,如 图4-3所示。

图4-3 推后类别排名思路暗示图

倘若抨击前某张图片概率分布如 图4-3第一走所示,属于第一类的概率最高。一旦抨击成功就停留的情况下,如 图4-3第二走所示,属于第一类的概率降落为0.2,模型将原图误分类为第二类。

但是第一类的类别排序照样靠前,在其他迥异分界线模型下,很能够照样能够精确分类(推想)。所以将终止条件改进,不光要能够抨击成功,还要原首类别的排序靠后,如 图4-3第三走,原首第一类的类别概率降至0.1,排序降至第四,能够会挑挑升移性能。

在实验中,这栽做法造就不是很清晰。与此思想相通,吾还尝试了定向抨击为原首分类概率最矮的类别,同样造就不清晰。

05

写在赛后

1. 以上就是本人在AI坦然对抗赛取得第二名的通盘方案,完善运走代码能够访问AI Studio项现在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/296291

2. 决赛赛程中吾霸榜半个月多余,绞尽脑汁尝试各栽抨击手段,赓续浏览论文,赓续尝试造就,并且如法泡制迅速入门了飞桨,收获许多。

3. 致读者,这是一个专门益的入门对抗样本的机会,细嚼baseline和吾的方案将让你入门多栽这个周围的算法。

4. 感谢AI Studio让吾用到了v100,基本不必不安显存不足用,吾本身的台式机装的gtx 1050连n年前的vgg都跑不动。

5. 一点脑洞:受启发于[5],为人脸增补一个眼睛能够达到错分方针,相通的给狗增补一幅眼镜。

图5.1 人脸增补眼镜暗示图(截取自[5])

图5.2 为狗增补眼镜暗示图(左图为原首图片,右图为增补眼镜后的图片)

参考文献

[1] Liu Y , Chen X , Liu C , et al. Delving into Transferable Adversarial Examples and Black-box Attacks[J]. 2016.

[2] Shi Y , Wang S , Han Y . Curls & Whey: Boosting Black-Box Adversarial Attacks[J]. 2019.

[3] Narodytska N , Kasiviswanathan S P . Simple Black-Box Adversarial Perturbations for Deep Networks[J]. 2016.

[4] Huang Q , Katsman I , He H , et al. Enhancing Adversarial Example Transferability with an Intermediate Level Attack[J]. 2019.

[5] https://www.cs.cmu.edu/~sbhagava/papers/face-rec-ccs16.pdf

[6] Understanding and Enhancing the Transferability of Adversarial Examples

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