什么是cleverhans库？

cleverhans是一个机器学习模型攻防库，里面有很多的攻防技术实现。安装只需pip install cleverhans 这句口令，随后便能调用库里的函数。

FGSM代码——可以直接运行

1、使用了Alexnet模型，然后只放了一张图片，这部分代码主要对图片进行初始化，方便使用

from __future__ import print_function
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
from torchvision import models
import cv2
from torch.autograd import Variable
#获取计算设备 默认是CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#图像加载以及预处理
image_path="data/goldfish.jpg"
orig = cv2.imread(image_path)[..., ::-1]
orig = cv2.resize(orig, (224, 224))
img = orig.copy().astype(np.float32)mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]
img /= 255.0
img = (img - mean) / std
img = img.transpose(2, 0, 1)img=np.expand_dims(img, axis=0)img = Variable(torch.from_numpy(img).to(device).float())
print(img.shape)#使用预测模式 主要影响droupout和BN层的行为，用的是Alexnet模型，现成的
model = models.alexnet(pretrained=True).to(device).eval()
#取真实标签
label=np.argmax(model(img).data.cpu().numpy())#这里为什么要加cup（）？因为np无法直接转为cuda使用，要先转cpu
print("label={}".format(label))epoch = 1#训练轮次
target = 31#原始图片的标签
target = Variable(torch.Tensor([float(target)]).to(device).long())#转换数据类型
print(target)

2、使用cleverhans实现FGSN攻击，关键代码段是

adver_example = fast_gradient_method(model, img.data, 0.01, np.inf)#（模型，图片数据，扰动值，范数：np.inf、0或1）范数的作用占时不知道
adver_target = torch.max(model(adver_example),1)[1]#取出概率最大的那个标签

#导入cleverhans中的FGSM函数
from cleverhans.torch.attacks.fast_gradient_method import fast_gradient_method
def FGSM(model):for i in range(epoch):adver_example = fast_gradient_method(model, img.data, 0.01, np.inf)adver_target = torch.max(model(adver_example),1)[1]if adver_target != target:print("FGSM attack 成功")print("epoch={} adver_target={}".format(epoch,adver_target))return adver_example,adver_target,'FGSM attack'
FGSM(model)

运行结果如下，原来标签为31，之后模型识别为114

参考链接

https://github.com/cleverhans-lab/cleverhans/tree/master/examples

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cleverhans库——FGSM代码实战

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