浅谈深度学习中的对抗样本及其生成方法

背景

深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动（perturbation）就可以令一个训练好的模型输出错误的结果，以下面这张经典的熊猫图为例：

panda picture
可以看到，左边的熊猫图，被模型以57.7%的置性度（confidence）分类为熊猫，加上一个微小的噪声之后，虽然图片肉眼看上去还是熊猫，但是却被模型以99.3%的置性度分类为长臂猿（gibbon）。
这个带噪声的样本被称作对抗样本（Adversarial Example），而生成对抗样本的方法便属于一类攻击。

这类攻击一般来说，可以分为两类：

• 黑盒攻击
• 白盒攻击

黑盒攻击一般是假定攻击者不能干涉训练过程，不知道模型的具体参数，只能获取最后的输出，即softmax层之后的概率向量。
而白盒攻击一般是认为攻击者可以获取到模型的具体参数，包括每一层卷积核的权重等。

进行黑盒和白盒分类之后，攻击还可以继续再分：

• 有目标的攻击（targeted attack）
• 无目标的攻击（untargeted attack）

有目标的攻击即攻击者有一个特定的类，希望生成对抗样本，使得模型分类为那个特定的类别。
而无目标攻击会比较简单一点，只需要令模型的分类结果错误即可，至于分成哪一个类别则无所谓。

主要内容

本文主要是回顾这些年来的一些著名的攻击工作，包括：FGSM，JSMA，C&W，PGD，MIM，BIM，EAD。讲一讲这些攻击的思路以及一些细节，并以最近的一些防御工作为例，看看这些攻击的效果。

FGSM

FGSM全名是Fast Gradient Sign Method，是2015年Goodfellow等人在ICLR15：Explaining and harnessing adversarial examples中提出来的，通过梯度的符号来生成对抗样本，核心公式为：

其中，分别是干净的样本以及对应的label，这里的label是指one hot向量。
函数是交叉熵函数（cross-entropy），则是对应的对抗样本。
函数是符号函数，正数返回1，负数返回-1，0返回0。

交叉熵函数一般是在我们训练的时候会用到，作为最终的损失函数进行优化，这里直接利用损失函数的梯度，仿照反向传播的思路，对样本求梯度，使得损失函数变大。注意到这里我们计算交叉熵函数的梯度的时候，最后只取符号，代表一个变化的方向。参数控制着噪声的多少，如果太大的话人眼也不可区分了，就不算是对抗样本了，一般可能设置成8/255。

JSMA

JSMA全名是Jacobian-based Saliency Map Attack，是2016年由papernot等人在“The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings”中提出来的。其思路主要是利用一个热力图，也就是方法名字中的Saliency Map来指导对抗样本的生成。给出其核心的公式：

这便是热力图的生成方法，其中表示模型的输出结果，而则是指模型输出结果的第个位置的数值，通常也表示第个类别的置信度。可以理解为输出的第个像素点的值。
这个热力图的含义即，一旦在该像素上添加噪声之后，不能提高其他类别的置信度（偏导数大于0）或者不能降低真实类别的置信度（偏导数小于0），则不操作该像素。对于其他的情况，则使用两个偏导数的乘积作为值，代表其影响的程度。

在JSMA中，往往会先计算热力图，然后选取热力值最大的那个像素进行修改，反复迭代至成功攻击或者可操作的像素数目达到阈值。

C&W

C&W是两个人的人名的首字母组合而成的，即Carlini和Wagner在2017年的 “Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks” 中提出来的。

对于以往的攻击形式，可以表述为：

其中表示和之间的距离
该式子的意思即，找到一个最小的噪声，使得分类结果为目标分类

但是该种表述中的过于非线性（Highly Non-Linear），导致优化可能出现问题。
于是将其改进为

进一步的，表述为

其中

同时对于进行变换，令
因为，同时

最后，给出其攻击的核心式子：

其中为softmax层之前的向量，用来作为目标函数进行优化，整个优化目标为

PGD

PGD全称是Projected Gradient Descent，是由Madry等人在2019年的“Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks”中提出来的。其思路类似于将FGSM多次迭代，形式如下：

重点是其中的一个投影操作，将修改后的值映射到其邻域。

BIM

BIM全称是Basic Iterative Method，由Kurakin等人于2017年的“Adversarial examples in the physical world”中提出来。其原理是，先找到一个分类置性度最低的类别，沿着这个类别的方向进行梯度计算，进而得到对应的对抗样本。

其定义了一个称之为迭代性最小可信类别(iterative least-likely class)：

其核心式子类似于迭代形式的FGSM，如下：

函数用于进行截断，使得整体的噪声不超过阈值。

MIM

MIM全称是Momentum Iterative Method，是有Dong等人在2018年的“Boosting Adversarial Attacks with Momentum”中提出来的，在FGSM的基础上，加入了迭代和动量项，形式如下：

EAD

EAD全称是Elastic-Net Attacks to DNNs，是由chen等人在2018年的“EAD: Elastic-Net Attacks to Deep Neural Networks via Adversarial Examples”中所提出。
其也是迭代的形式，有点类似MIM和C&W的结合。

其形式如下：

其中，

同时，， 其中为softmax层之前的向量。

并且，

函数本质上是对构造的对抗样本和干净的输入进行比对和压缩，将变化范围压缩到0和1之间。

现有防御下攻击的性能比较

先以ICML19，Jun Zhu组的Improving Adversarial Robustness via Promoting Ensemble Diversity为例，这是一种利用模型之间的diversity来实现对抗鲁棒性的防御手段。

ICML19-Ensemble

该表格的数值为分类的正确率，可以看到在MNIST数据集上，PGD攻击似乎是效果最好的，BIM次之。在CIFAR-10数据集上，JSMA、BIM、PGD都比较不错。

对于简单数据集MNIST在对噪声有限制的情况下，防御效果都还不错。
对于复杂一点的数据集CIFAR-10则表现仍然不尽如人意。