[人工智能]李宏毅机器学习（15）

Attack ML Models

通过前面的学习，我们知道：ML的目的是“预测准确”。
比如图像识别就是要识别出一个图像是什么。
但无论我们的模型多么复杂庞大，总会有识别不准的情况。
比如：把虎斑猫图片识别成键盘。
像这样的输入数据，就是对模型的攻击。

为什么要攻击

从开发者的角度：找到攻击数据可以帮助改进模型。
从攻击者的角度：可以进行伪装，比如：攻击人脸识别来盗刷银行卡。

Loss Function for Attack

无目标攻击：只要NN识别错误即可。
有目标攻击：NN要把图片识别成目标结果。
约束：和原图片不能差别过大。

Constraint

PS：L2范数的公式错了。更正：$d(x,x^{\prime })=\sqrt{(△x_1{)}^2+(△x_2{)}^2+(△x_3{)}^2...}$

How to Attack

注意：$L(x^{\prime })$也是越小越好。

Example

以虎斑猫为例：左边是原图，右边是精心设计的攻击图片。左右两张图看似一样，但相减并乘50倍后，得到噪声图。


但如果随机加上噪声，攻击效果就一般了。

这是因为：在随机方向上，NN会在一个很宽的范围内认为图片是虎斑猫。而在某些方向上，虎斑猫的范围会很窄。

攻击方法

有很多攻击方法，这里给出一种很简单的方法：Fast Gradient Sign Method（FGSM）。

FGSM

即：在梯度方向上去到最大值。

Black Box Attack

以上都是白盒攻击：知道NN的参数，再进行攻击。
但大部分时候NN都是一个黑盒子，比如：网站。攻击方法就要发生改变。
一种方法是：我们知道了这个NN的training data，用这些training data自己训练另一个NN出来，当做替代。
数据显示：即便两个NN的模型都不一样，攻击也是有效的。


另一种方法：有人发现存在着一种通用的噪声图，给任意图片加上后就可以实现攻击。

Adversarial Reprogramming

我们还可以通过攻击技术改变神经网络的用处。
比如原本是一个用于分类的网络；我们加上了一些noise，并且在图片中心防止黑白格子，其就可以对某个颜色方块数量进行区分。

防御

有攻击就有防御。防御分为两种：被动防御与主动防御。

被动防御

在图片进入NN之前，可以对图片做一些过滤操作。比如：缩放、平滑化，加边框。

其中，有一种叫Feature Squeeze的方法：做多个预处理，集成学习，或者说查看这张图片是否被攻击过。

但是，这种思路就怕预处理方法被泄露。
因为，攻击者如果知道了预处理方法，其可以将预处理作为神经网络的第一层，进行训练，再攻击。

主动防御

发现了攻击图片，就把这些图片加入训练集，再次训练。