对抗图书馆 该库包含与PyTorch中实施的对抗性攻击有关的各种资源。 它针对寻求最新攻击实施方案的研究人员。 编写代码是为了最大程度地提高效率（例如，通过偏爱PyTorch的底层函数），同时保持简单性（例如，避免抽象）。 因此，大多数库（尤其是攻击）都是使用纯函数实现的（只要有可能）。 在着重于攻击的同时，该库还提供了一些与对抗性攻击有关的实用程序：距离（SSIM，CIEDE2000，LPIPS），可见回调，预测，损失和辅助功能。 最值得注意的是，来自utils/attack_utils.py的功能run_attack对具有给定输入和标签且具有固定批处理大小的模型进行了攻击，并报告了与复杂性相关的指标（运行时和向前/向后传播）。 依存关系 该库的目标是使用最新版本的PyTorch进行更新，以便可以定期更新依赖项（可能会导致重大更改）。 pytorch> = 1.7.0 火炬视觉>

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

对抗攻击PyTorch 是一个PyTorch库，其中包含对抗性攻击以生成对抗性示例。 干净的图像 对抗形象 目录 推荐的地点和配套 用法 :clipboard: 依存关系 火炬== 1.4.0 Python== 3.6 :hammer: 安装 pip install torchattacks或 git clone https://github.com/Harry24k/adversairal-attacks-pytorch import torchattacks atk = torchattacks . PGD ( model , eps = 8 / 255 , alpha = 2 / 255 , steps = 4 ) adversarial_images = atk ( images , labels ) :warning: 预防措施 在用于攻击之前，应使用transform [to.Tensor（）]将所有图像缩放为

自动攻击 “可靠的评估对抗性鲁棒性与各种无参数攻击相结合” 弗朗切斯科·克鲁斯（ Francesco Croce）和马蒂亚斯·海因（ Matthias Hein） ICML 2020 我们建议使用四种不同攻击的组合来可靠地评估鲁棒性： APGD-CE ，这是我们在交叉熵方面的新的无步长PGD版本， APGD-DLR ，我们在新的DLR损失上推出的新的无步长PGD PGD版本， FAB ，将对抗性扰动的规范降到最低 ， Square Attack ，一种查询效率高的黑盒攻击 。 注意：我们修复了攻击的所有超参数，因此不需要调整就可以测试每个新的分类器。 消息 [2020年10月] AutoAttack在新的基准测试用作标准评估，该基准包含最强大分类器的！ 请注意，此页面和RobustBench的排行榜是同时维护的。 [2020年8月] 更新的版本：为了i）将AutoAtta