Diffusion Models for Imperceptible and TransferableAdversarial Attack--阅读笔记

目录

1、模型鲁棒性（Model Robustness）

2、在对抗攻击的实验结果中，​​准确率的“高低”意义需结合具体角色和场景解释​​：

​​1. 对攻击者而言：准确率越低越好​​

​​2. 对防御者（模型开发者）而言：准确率越高越好​​

3、不同的模型生成了对抗样本的作用

​​1. 提升攻击的跨模型泛化能力​​

​​2. 探索模型结构的脆弱性差异​​

​​3. 验证攻击方法的鲁棒性​​

​​4. 优化对抗样本的隐蔽性​​

​​5. 支持代理模型集成策略​​

​​实验设计示例​​

​​总结​​

4、攻击方法

​​1. 对抗攻击方法分类​

​​(1) 基于梯度优化的攻击（FGSM变种）​​

​​(2) 无限制攻击（语义级扰动）​​

​​(3) 生成式攻击​​

​​2. 列表的用途​​

​​3. 核心结论​​

​​实际意义​​

五、图表中的行解释

​​1. 行标签“S.”与“T.”的定位​​

​​2. 各列的具体含义​​

​​3. 单行数据的解读示例​​

​​含义说明​​：

​​4. 核心结论​​

六、表格的一些内容解析

表格核心内容解析​​

​​1. 表格结构解读​​

​​2. 关键指标含义​​

​​3. 攻击方法分类​​

​​4. DiffAttack(Ours)的突出表现​​

​​5. 核心结论​​

七、解析表格的一些内容

一、表格结构解析​​

​​1. 横向表头（列标题）​​

​​2. 纵向表头（行标题）​​

​​二、关键数据分析​​

​​1. 模型鲁棒性对比​​

​​2. 攻击方法效果对比​​

​​3. 隐蔽性分析（FID值）​​

​​三、核心结论​​

​​四、可视化建议​​

八、解释图标的含义

一、对抗样本生成通用框架​​

​​二、关键参数与实验数据关联​​

​​三、生成过程的可视化流程​​

​​五、实际应用建议​​

​​六、与实验数据的深度关联​​

九、对抗样本生成的核心步骤

一、流程图解读：对抗样本生成的核心步骤​​

​​1. 流程图分解​​

​​2. 关键步骤解释​​

​​二、数据表格解读：攻击效果与模型鲁棒性​​

​​1. 关键指标说明​​

​​2. 核心数据对比​​

​​(1) 模型鲁棒性差异​​

​​(2) 攻击方法效果对比​​

​​(3) 隐蔽性（FID）与攻击强度的权衡​​

​​三、流程图与数据表格的关联分析​​

​​四、核心结论​​

​​五、实际意义​​

十、PPT组会汇报        

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于上周从智慧医疗方向切换到网安对抗

记录对抗攻击文献阅读，希望早日发出paper 

1、模型鲁棒性（Model Robustness）

是指​​机器学习模型在输入数据存在噪声、扰动或分布偏移时，仍能保持稳定且正确预测的能力​​。它反映了模型对非理想条件的抵抗力和泛化性，尤其在面对对抗攻击、数据损坏或环境变化时的可靠性。

2、在对抗攻击的实验结果中，​​准确率的“高低”意义需结合具体角色和场景解释​​：

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​​1. 对攻击者而言：准确率越低越好​​

• ​​定义​​：准确率指目标模型在对抗样本上的​​正确分类率​​。
• ​​攻击目标​​：通过对抗样本尽可能降低模型准确率，使其无法正确分类。
• ​​示例​​：
  • 攻击前：模型在干净样本上的准确率为78%（正常性能）。
  • 攻击后：准确率降至0% → 表示攻击完全成功。
• ​​结论​​：​​准确率越低，攻击效果越强​​。

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​​2. 对防御者（模型开发者）而言：准确率越高越好​​

• ​​防御目标​​：保持模型在对抗样本下的高准确率，体现模型鲁棒性。
• ​​示例​​：
  • 若对抗训练后模型准确率从0%恢复至60% → 防御有效。
• ​​结论​​：​​准确率越高，防御效果越好​​。

3、不同的模型生成了对抗样本的作用

在对抗攻击实验中，​​使用不同模型生成对抗样本的核心作用​​是验证攻击方法的​​迁移性（Transferability）​​，并评估模型在面对不同攻击来源时的鲁棒性。以下是具体作用和意义：

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​​1. 提升攻击的跨模型泛化能力​​

• ​​迁移攻击验证​​：
  通过不同模型（如CNN、Transformer、MLP）生成对抗样本，测试其在​​未知目标模型​​上的攻击效果。
  • ​​示例​​：
    用ResNet-50（CNN）生成的对抗样本攻击ViT（Transformer），若攻击成功，说明扰动具有跨架构迁移性。
  • ​​意义​​：
    避免攻击方法过拟合特定模型结构，确保其在实际黑盒场景（目标模型未知）中的有效性。

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​​2. 探索模型结构的脆弱性差异​​

• ​​模型特性分析​​：
  不同模型对扰动的敏感性不同（如CNN关注局部纹理，Transformer依赖全局注意力）。
  • ​​示例​​：
    • 用CNN生成的对抗样本（高频纹理扰动）对Transformer可能无效；
    • 用Transformer生成的语义扰动可能更普适。
  • ​​意义​​：
    揭示不同模型的结构弱点，指导防御策略的设计（如CNN需对抗训练，Transformer需注意力正则化）。

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​​3. 验证攻击方法的鲁棒性​​

• ​​防御绕过测试​​：
  若对抗样本在​​多模型生成​​后仍能绕过目标模型的防御（如DiffPure、R&P），说明攻击方法具有强鲁棒性。
  • ​​示例​​：
    使用多个代理模型生成的扰动，可能覆盖更多防御机制的攻击面（如同时绕过输入净化和对抗训练）。
  • ​​意义​​：
    避免防御方法仅在特定攻击模式下有效，推动更全面的防御方案设计。

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​​4. 优化对抗样本的隐蔽性​​

• ​​扰动普适性约束​​：
  多模型生成的对抗样本需同时欺骗不同架构，迫使扰动满足更严格的隐蔽性条件（如低FID、高SSIM）。
  • ​​示例​​：
    若扰动需同时欺骗CNN和Transformer，则需在局部纹理和全局语义间平衡，避免人眼察觉。
  • ​​意义​​：
    生成更接近自然分布的对抗样本，提升实际攻击的隐蔽性。

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​​5. 支持代理模型集成策略​​

• ​​多模型融合攻击​​：
  通过集成不同模型的梯度或特征，生成泛化性更强的对抗样本。
  • ​​方法​​：
    同时使用ResNet（CNN）、ViT（Transformer）、Mixer（MLP）作为代理模型，优化跨模型扰动。
  • ​​意义​​：
    模拟真实黑盒攻击中目标模型的潜在结构多样性，提高攻击成功率。

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​​实验设计示例​​

1. ​​攻击方法​​：DI-FGSM（多模型集成攻击）
2. ​​代理模型​​：ResNet-50（CNN）、ViT-B/16（Transformer）、Mixer-B/16（MLP）
3. ​​目标模型​​：Swin-B（Transformer）、ConvNeXt（CNN）、DeiT-B（Transformer）
4. ​​结果​​：
   • 集成生成的对抗样本在跨架构攻击中成功率提升20%~30%。
   • 单模型生成的样本对同架构目标模型更有效，但跨架构迁移性差。

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​​总结​​

使用不同模型生成对抗样本的核心目的是：

1. 验证攻击方法的​​跨模型迁移性​​，确保其在实际黑盒场景中的实用性；
2. 揭示不同模型结构的​​脆弱性差异​​，指导攻防技术的改进方向；
3. 通过多模型约束生成​​更隐蔽、更普适​​的对抗样本。

这一步是评估对抗攻击​​实际威胁程度​​和模型鲁棒性的关键环节，尤其在模型结构多样化的今天（如CNN、Transformer、MLP并存），其重要性愈发显著。

4、攻击方法

这张图片列出的是一系列​​对抗攻击方法​​的名称，主要用于​​生成对抗样本​​以测试或攻击机器学习模型（如图像分类器）。以下是每个方法的简要说明及其作用：

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​​1. 对抗攻击方法分类​

FGSM（Fast Gradient Sign Method）--快速梯度标志方法

论文 Explaining and harnessing adversarial examples. 这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本生成领域的经典论文。

FGSM（fast gradient sign method）是一种基于梯度生成对抗样本的算法，属于对抗攻击中的无目标攻击（即不要求对抗样本经过model预测指定的类别，只要与原样本预测的不一样即可

​​(1) 基于梯度优化的攻击（FGSM变种）​​

• ​​MI-FGSM​​（Momentum Iterative-FGSM）

• • Momentum Iterative--动量迭代

    ​​原理​​：在迭代攻击中引入动量项，提升对抗样本的迁移性。
  • ​​特点​​：对白盒攻击效果强，常用于基准测试。

• ​​DI-FGSM​​（Diverse Input-FGSM）

• • Diverse Input--多样化输入

    ​​原理​​：对输入进行随机缩放和填充，增强跨模型攻击能力。
  • ​​特点​​：通过输入多样性绕过防御机制（如随机化预处理）。

• ​​TI-FGSM​​（Translation-Invariant-FGSM）

• • Translation-Invariant--平移不变

    ​​原理​​：生成平移不变的对抗扰动，避免被局部防御过滤。
  • ​​特点​​：对空间变换鲁棒（如随机裁剪）。

• ​​PI-FGSM​​（Patch-based Iterative-FGSM）

• • Patch-based Iterative--基于图像局部区域进行的迭代

    ​​原理​​：针对图像局部区域（Patch）优化扰动，而非全局。
  • ​​特点​​：攻击更隐蔽，适合欺骗局部特征敏感的模型（如CNN）。

​​(2) 无限制攻击（语义级扰动）​​

• ​​S²I-FGSM​​（Scale & Shift Invariant-FGSM）

  • ​​原理​​：结合尺度不变性和颜色偏移生成扰动。
  • ​​特点​​：扰动更接近自然变化（如光照调整）。

• ​​PerC-AL​​（Perceptual Color Attack）

  • ​​原理​​：在人类感知敏感的颜色空间（如Lab）生成扰动。
  • ​​特点​​：扰动隐蔽性强，但可能受色彩防御机制限制。

• ​​NCF​​（Non-Critical Frequency Attack）

  • ​​原理​​：在频域中修改非关键频率分量（如高频细节）。
  • ​​特点​​：绕过频域滤波防御（如低通滤波去噪）。

​​(3) 生成式攻击​​

• ​​DiffAttack（Ours）​​
  • ​​原理​​：基于扩散模型（如Stable Diffusion）生成语义级对抗样本。
  • ​​特点​​：
    • 高迁移性（跨模型攻击能力强）；
    • 高隐蔽性（FID值低，接近自然图像）。

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​​2. 列表的用途​​

• ​​实验对比基线​​：这些方法代表不同类型的攻击策略（梯度优化、无限制攻击、生成式攻击），用于在实验中横向比较攻击效果。
• ​​突出创新性​​：通过将DiffAttack（Ours）与其他方法并列，强调其在迁移性、隐蔽性或防御绕过能力上的优势。

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​​3. 核心结论​​

• ​​传统梯度攻击​​（如MI-FGSM）对白盒模型有效，但迁移性差；
• ​​无限制攻击​​（如PerC-AL）隐蔽性强，但可能受防御机制限制；
• ​​生成式攻击​​（如DiffAttack）通过语义扰动实现高迁移性和隐蔽性，是当前研究的前沿方向。

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​​实际意义​​

• ​​模型开发者​​：需针对多类型攻击设计防御（如对抗训练+输入净化）。
• ​​安全评估​​：测试模型时应覆盖不同攻击类别，避免单一方法评估偏差。
• ​​技术趋势​​：结合生成模型（如扩散模型）的对抗攻击将成为未来主流。

如需进一步探讨某方法的技术细节或实验对比结果，可随时告知！

五、图表中的行解释

以下是表格中某一行的含义解读：

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​​1. 行标签“S.”与“T.”的定位​​

根据表格结构，​​“S.”（Source）​​ 和 ​​“T.”（Target）​​ 可能表示 ​​攻击来源与攻击目标​​：

• ​​S.​​：代表代理模型（Surrogate Model）生成的对抗样本。
• ​​T.​​：代表目标模型（Target Model）上的攻击结果。

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​​2. 各列的具体含义​​

​​列标题​​	​​含义​​
​​Attacks​​	对抗攻击方法名称（如MFGSM、DiffAttack等）
​​Res-50​​	ResNet-50模型上的攻击后准确率
​​VGG-19​​	VGG-19模型上的攻击后准确率
​​MnCs​​	MobileNetV2 + CutMix增强模型上的攻击结果
​​NBv2​​	NASNet-B（Neural Architecture Search）模型上的攻击结果
​​Inc-v3​​	Inception-v3模型上的攻击后准确率
​​ConvNeXt​​	ConvNeXt（现代CNN变体）模型上的攻击结果
​​ViT-B​​	Vision Transformer-Base（ViT-B/16）上的攻击结果
​​Transformers​​	其他Transformer架构模型（如Swin-B）的汇总结果
​​Detectors​​	目标检测模型（如Faster R-CNN）上的攻击成功率
​​Det-T/S​​	目标检测模型的教师-学生框架（Teacher-Student Detection）攻击效果
​​ML-BPx​​	多任务学习模型（Multi-Task Learning Backbone-X）上的攻击结果
​​Avg(Gw/o self)​​	排除自身代理模型后的跨模型平均攻击成功率（Generalization without Self）
​​FID​​	对抗样本与原始图像的分布距离（值越低，扰动越隐蔽）

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​​3. 单行数据的解读示例​​

假设某一行数据如下：

Attacks	Res-50	VGG-19	...	Avg(Gw/o self)	FID
​​MFGSM​​	0%	19.9%	...	23.2%	23.2

​​含义说明​​：

1. ​​攻击方法​​：MFGSM（Momentum FGSM）。
2. ​​模型攻击效果​​：
   • 在ResNet-50上攻击成功率为100%（准确率从原始值降至0%）；
   • 在VGG-19上攻击成功率为80.1%（准确率从80%→19.9%）。
3. ​​跨模型迁移性​​：排除自身代理模型后，平均攻击成功率为23.2%（较低）。
4. ​​隐蔽性​​：FID=23.2（对抗样本与原始图像分布接近，扰动难以察觉）。

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​​4. 核心结论​​

• ​​攻击有效性​​：该行展示MFGSM对CNN（如ResNet-50）效果极佳，但对其他模型（如Transformer）迁移性差。
• ​​实际意义​​：
  • ​​攻击者​​：需针对目标模型类型选择攻击方法（如MFGSM定向攻击CNN）。
  • ​​防御者​​：需关注跨模型攻击漏洞（如ViT-B在此攻击下可能仍保持较高准确率）。

六、表格的一些内容解析

表格核心内容解析​​

这张表格对比了​​不同对抗攻击方法​​在​​多种深度学习模型​​上的攻击效果，旨在评估攻击方法的​​有效性​​（降低模型准确率）和​​迁移性​​（跨模型攻击能力）。以下是关键信息的拆解：

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​​1. 表格结构解读​​

• ​​列标题​​：
  • ​​T.​​（Target Models）：目标模型（被攻击的模型）。
  • ​​Attacks​​：对抗攻击方法名称。
  • ​​S.​​（Source Models）：代理模型（生成对抗样本的模型）。
  • ​​Clean​​：无攻击时的模型原始准确率（基线性能）。
• ​​行内容​​：
  • ​​攻击方法​​：包括传统方法（如MI-FGSM、DI-FGSM）和作者提出的新方法（​​DiffAttack(Ours)​​）。
  • ​​模型​​：涵盖CNN（Res-50、VGG-19）、Transformer（Swin-B）、轻量级网络（Mob-V2）等。

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​​2. 关键指标含义​​

• ​​攻击成功率​​：表格中的数值代表攻击后模型的​​Top-1准确率​​，数值越低表示攻击越成功。
  • ​​示例​​：若Res-50在MI-FGSM攻击下准确率从78%（Clean）降至0%，说明攻击完全成功。
• ​​迁移性​​：通过跨模型攻击（如用Res-50生成的样本攻击VGG-19）评估攻击泛化性。
• ​​FID值​​（如表格可能隐含）：衡量对抗样本与原始图像的分布距离，值越低表示扰动越隐蔽（若未直接显示，可能需参考其他实验部分）。

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​​3. 攻击方法分类​​

​​攻击类型​​	​​代表方法​​	​​特点​​	​​目标模型效果​​
​​梯度优化攻击​​	MI-FGSM、DI-FGSM	基于模型梯度生成扰动，对白盒攻击有效	对CNN效果强（如Res-50→0%）
​​无限制攻击​​	PerC-AL、NCF	修改颜色或频域特征，隐蔽性高	对防御模型（如DiffPure）有效
​​生成式攻击​​	​​DiffAttack(Ours)​​	基于扩散模型生成语义扰动，高迁移性	跨模型攻击（如Swin-B→45%）

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​​4. DiffAttack(Ours)的突出表现​​

• ​​跨模型攻击优势​​：
  在CNN（如Res-50）、Transformer（如Swin-B）等模型上均取得较高攻击成功率，表明其​​迁移性优于传统方法​​。
• ​​隐蔽性优势​​：
  若FID值较低（需结合具体数据），说明生成的对抗样本更接近自然图像，难以被人类或防御算法检测。
• ​​防御绕过能力​​：
  在对抗训练模型（如Adv-Inc-v3）或输入净化（如DiffPure）下可能表现更鲁棒。

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​​5. 核心结论​​

1. ​​模型鲁棒性差异​​：
   • CNN（如Res-50）对梯度攻击极度敏感，但对生成式攻击（如DiffAttack）防御较弱。
   • Transformer（如Swin-B）因全局注意力机制，对传统攻击更鲁棒，但对语义扰动（如DiffAttack）仍存在漏洞。
2. ​​攻击方法对比​​：
   • ​​传统方法​​（如MI-FGSM）对白盒模型有效，但跨模型迁移性差。
   • ​​DiffAttack​​通过语义扰动实现高迁移性，是更实用的黑盒攻击方案。
3. ​​实际意义​​：
   • ​​防御设计​​：需结合多模型防御（如CNN对抗训练 + Transformer注意力正则化）。
   • ​​安全评估​​：需测试模型对多类型攻击（梯度优化、无限制、生成式）的鲁棒性。

七、解析表格的一些内容

一、表格结构解析​​

​​1. 横向表头（列标题）​​

• ​​Attacks​​：攻击方法类型

  • ​​Clean​​：无攻击时的模型原始准确率（基线性能）
  • ​​MI-FGSM、DI-FGSM、TI-PGSM、PI-FGSM​​：不同的对抗攻击方法（基于梯度优化或迁移增强策略）
  • ​​WG(w/o self)​​：跨模型攻击的平均成功率（排除代理模型自身）
  • ​​FID​​：对抗样本与原始图像的分布距离（值越低，扰动越隐蔽）

• ​​模型名称​​：

  • ​​CNN架构​​：Res-50（ResNet-50）、VGG-19、Mob-v2（MobileNetV2）、ConvNeXt
  • ​​Transformer架构​​：ViT-B（Vision Transformer-Base）、DeiT-B（Data-efficient Image Transformer）
  • ​​MLP架构​​：Mix-B（MLP-Mixer-Base）

​​2. 纵向表头（行标题）​​

• ​​T.​​（Target Models）：目标模型（被攻击的模型）。
• ​​S.​​（Source Models）：代理模型（生成对抗样本的模型）。

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​​二、关键数据分析​​

​​1. 模型鲁棒性对比​​

• ​​CNN模型（如Res-50、VGG-19）​​：

  • ​​Clean准确率高​​（Res-50: 92.7%，VGG-19: 88.7%），但​​抗攻击能力最弱​​：
    • MI-FGSM攻击后，Res-50准确率降至0%（完全被攻破），VGG-19降至19.9%。
    • 所有CNN模型对梯度攻击（如MI-FGSM）均极度敏感。

• ​​Transformer模型（如ViT-B、DeiT-B）​​：

  • ​​抗攻击能力更强​​：
    • MI-FGSM攻击后，ViT-B准确率仍保持67.3%，DeiT-B保持52.2%。
    • 但对部分攻击（如TI-PGSM）仍存在漏洞（ViT-B准确率降至66.0%）。

• ​​MLP模型（Mix-B）​​：

  • ​​表现不稳定​​：
    • Clean准确率较低（76.5%），但对某些攻击（如MI-FGSM）鲁棒性较高（攻击后准确率45.4%）。

​​2. 攻击方法效果对比​​

​​攻击方法​​	​​对CNN效果​​	​​对Transformer效果​​	​​隐蔽性（FID）​​
​​MI-FGSM​​	极强（Res-50→0%）	较弱（ViT-B→67.3%）	FID=57.8（中等）
​​DI-FGSM​​	次强（VGG-19→0%）	中等（ViT-B→72.4%）	FID=58.0（中等）
​​TI-PGSM​​	较弱（ConvNeXt→83.6%）	较强（ViT-B→66.0%）	FID=66.0（较差）
​​PI-FGSM​​	中等（Mob-v2→14.1%）	中等（ViT-B→43.8%）	FID未提供

• ​​MI-FGSM​​：对CNN攻击效果最强，但跨模型迁移性差（对ViT-B仅降至67.3%）。
• ​​DI-FGSM​​：通过输入多样性增强迁移性，但对Transformer攻击成功率提升有限（72.4%）。
• ​​TI-PGSM​​：对Transformer更有效（ViT-B→66.0%），但FID=66.0（扰动较明显）。

​​3. 隐蔽性分析（FID值）​​

• ​​MI-FGSM​​：FID=57.8，扰动隐蔽性中等，但攻击效果极强。
• ​​DI-FGSM​​：FID=58.0，与MI-FGSM相近，但攻击成功率略低。
• ​​TI-PGSM​​：FID=66.0，隐蔽性较差（可能因扰动幅度较大）。

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​​三、核心结论​​

1. ​​模型鲁棒性排序​​：
   ​​Transformer > MLP > CNN​​

   • Transformer因全局注意力机制对扰动更鲁棒，但对特定攻击仍存在漏洞。
   • CNN依赖局部特征，易被梯度攻击攻破。

2. ​​攻击方法选择​​：

   • ​​定向攻击CNN​​：优先使用MI-FGSM（效果最强，FID适中）。
   • ​​跨模型攻击​​：选择DI-FGSM或TI-PGSM（牺牲部分隐蔽性换取迁移性）。

3. ​​实际意义​​：

   • ​​防御设计​​：
     • CNN需结合对抗训练（如MI-FGSM攻击后准确率需恢复至40%以上）。
     • Transformer需防御注意力干扰（如TI-PGSM攻击下的准确率下降）。
   • ​​安全评估​​：需综合攻击成功率（如Res-50→0%）和隐蔽性（FID值）指标。

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​​四、可视化建议​​

1. ​​绘制热力图​​：用颜色深浅表示攻击成功率，直观对比不同攻击方法对各类模型的效果。
2. ​​折线图展示FID与攻击成功率关系​​：验证隐蔽性与攻击强度的权衡。
3. ​​模型鲁棒性雷达图​​：展示不同架构模型在多种攻击下的综合表现

八、解释图标的含义

一、对抗样本生成通用框架​​

所有攻击方法均基于以下三步核心流程：

1. ​​梯度计算​​：利用代理模型的前向传播和反向传播获取输入数据的梯度。
2. ​​扰动生成​​：根据梯度方向优化扰动，最大化目标损失（如交叉熵损失）。
3. ​​约束扰动​​：通过范数约束（Lp范数）或语义约束保证扰动隐蔽性。

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​​二、关键参数与实验数据关联​​

​​参数/策略​​	​​影响维度​​	​​实验数据示例​​
​​动量因子 μ​​	梯度方向稳定性	MI-FGSM对CNN攻击成功率提升至0%
​​输入变换 T(⋅)​​	迁移性增强	DI-FGSM使跨模型攻击成功率提升20%+
​​平移范围 δ​​	扰动空间鲁棒性	TI-PGSM对ViT-B攻击成功率66.0%
​​Patch大小​​	局部扰动强度	PI-FGSM对Mob-v2攻击成功率14.1%

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​​三、生成过程的可视化流程​​

graph TDA[输入图像] --> B(前向传播计算损失)B --> C{攻击方法选择}C -->|MI-FGSM| D[动量累积梯度]C -->|DI-FGSM| E[输入随机变换]C -->|TI-PGSM| F[平移梯度平均]C -->|PI-FGSM| G[局部Patch优化]D/E/F/G --> H[扰动生成与约束]H --> I[对抗样本输出]

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​​五、实际应用建议​​

1. ​​攻击目标明确时​​：

   • ​​CNN目标​​ → 选择MI-FGSM（FID=57.8，隐蔽攻击）；
   • ​​Transformer目标​​ → 选择TI-PGSM（ViT-B成功率66.0%）。

2. ​​黑盒迁移攻击​​：

   • 优先使用DI-FGSM（跨模型成功率58.0%）或集成多代理模型。

3. ​​隐蔽性要求高时​​：

   • 限制扰动幅度（L∞约束），但需权衡攻击强度（如MI-FGSM的FID/成功率平衡）。

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​​六、与实验数据的深度关联​​

• ​​MI-FGSM的CNN特异性​​：Res-50梯度方向明确，攻击成功率100%（0%准确率）。
• ​​DI-FGSM的输入多样性​​：通过随机缩放使ConvNeXt攻击成功率71.6%，远超MI-FGSM的28.9%。
• ​​TI-PGSM的平移鲁棒性​​：ViT-B因全局注意力对空间扰动敏感，成功率降至66.0%。

九、对抗样本生成的核心步骤

一、流程图解读：对抗样本生成的核心步骤​​

​​1. 流程图分解​​

graph TDA[输入图像] --> B(前向传播计算损失)B --> C{攻击方法选择}C -->|MI-FGSM| D[动量累积梯度]C -->|DI-FGSM| E[输入随机变换]C -->|TI-PGSM| F[平移梯度平均]C -->|PI-FGSM| G[局部Patch优化]D/E/F/G --> H[扰动生成与约束]H --> I[对抗样本输出]

​​2. 关键步骤解释​​

1. ​​输入图像（A）​​：原始图像（如ImageNet中的图片）。
2. ​​前向传播计算损失（B）​​：
   • 使用​​代理模型​​（如ResNet-50）对输入图像进行推理，计算分类损失（如交叉熵损失）。
   • ​​目标​​：找到使损失最大化的扰动方向（误导模型分类）。
3. ​​攻击方法选择（C）​​：
   • ​​MI-FGSM​​：通过动量累积历史梯度方向，增强攻击稳定性和迁移性。
   • ​​DI-FGSM​​：引入输入多样性（如随机缩放、填充），提升跨模型攻击能力。
   • ​​TI-PGSM​​：生成平移不变的扰动，绕过空间变换防御（如随机裁剪）。
   • ​​PI-FGSM​​：针对局部图像块（Patch）优化扰动，攻击局部特征敏感的模型。
4. ​​扰动生成与约束（H）​​：
   • 通过L∞或L2范数限制扰动幅度，保证对抗样本与原始图像视觉相似性。
   • 若表格中FID值低（如57.8），说明扰动隐蔽性强。
5. ​​对抗样本输出（I）​​：生成的对抗样本可用于攻击目标模型（如ViT-B、ConvNeXt）。

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​​二、数据表格解读：攻击效果与模型鲁棒性​​

​​1. 关键指标说明​​

• ​​Clean​​：无攻击时模型的Top-1准确率（基线性能）。
• ​​攻击方法列（如MI-FGSM）​​：攻击后模型的Top-1准确率，​​数值越低表示攻击越成功​​。
• ​​AVG(wo self)​​：排除代理模型自身后的平均攻击成功率，衡量跨模型迁移性。
• ​​FID​​：对抗样本与原始图像的分布距离，​​值越低表示扰动越隐蔽​​。

​​2. 核心数据对比​​

​​(1) 模型鲁棒性差异​​

​​模型类型​​	​​代表模型​​	​​MI-FGSM攻击后准确率​​	​​结论​​
​​CNN​​	Res-50	0% → 完全失效	CNN对梯度攻击极度敏感
	VGG-19	19.9%
​​Transformer​​	ViT-B	67.3%	全局注意力机制提供更强鲁棒性
​​MLP​​	Mix-B	45.4%	结构简单导致抗攻击能力不稳定

​​(2) 攻击方法效果对比​​

​​攻击方法​​	​​对CNN效果​​	​​对Transformer效果​​	​​隐蔽性（FID）​​	​​适用场景​​
​​MI-FGSM​​	Res-50→0%（最强）	ViT-B→67.3%（弱）	57.8（中等）	定向攻击CNN
​​DI-FGSM​​	VGG-19→0%	ViT-B→72.4%	58.0（中等）	黑盒跨模型攻击
​​TI-PGSM​​	ConvNeXt→83.6%	ViT-B→66.0%	66.0（较差）	对抗空间变换防御
​​PI-FGSM​​	Mob-v2→14.1%	ViT-B→43.8%	未提供	攻击局部特征依赖型模型

​​(3) 隐蔽性（FID）与攻击强度的权衡​​

• ​​MI-FGSM​​：攻击性最强（Res-50→0%），FID=57.8（中等隐蔽性）。
• ​​TI-PGSM​​：攻击性较弱（ViT-B→66.0%），但FID=66.0（扰动更明显）。
• ​​DI-FGSM​​：平衡攻击性与迁移性（跨模型攻击成功率58.0%）。

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​​三、流程图与数据表格的关联分析​​

1. ​​攻击方法选择对结果的影响​​：
   • 选择​​MI-FGSM​​（动量累积梯度）时，生成的扰动对CNN效果极强（Res-50→0%），但因梯度方向与Transformer不匹配，迁移性差（ViT-B→67.3%）。
   • 选择​​DI-FGSM​​（输入随机变换）时，通过增强输入多样性，提升跨模型攻击成功率（如ConvNeXt→71.6%）。
2. ​​扰动生成约束与FID的关联​​：
   • 若在步骤H中放宽扰动约束（如增大L∞阈值），攻击成功率可能提升，但FID值会升高（如TI-PGSM的FID=66.0）。
3. ​​模型结构与攻击效果的关系​​：
   • ​​CNN的局部敏感性​​：PI-FGSM（局部Patch优化）对Mob-v2效果显著（准确率14.1%），因其依赖局部特征。
   • ​​Transformer的全局鲁棒性​​：MI-FGSM难以破坏ViT-B的全局注意力机制（攻击后仍有67.3%准确率）。

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​​四、核心结论​​

1. ​​攻击方法需分目标选择​​：
   • ​​白盒攻击CNN​​ → MI-FGSM（定向击破）；
   • ​​黑盒跨模型攻击​​ → DI-FGSM或TI-PGSM（兼顾迁移性）。
2. ​​模型鲁棒性排序​​：
   ​​Transformer > MLP > CNN​​
   • 改进方向：CNN需结合对抗训练，Transformer需防御语义级攻击。
3. ​​隐蔽性与攻击性的权衡​​：
   • 高攻击性方法（如MI-FGSM）需容忍中等FID值；
   • 高隐蔽性需求时，可牺牲部分攻击强度（如限制扰动幅度）。

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​​五、实际意义​​

• ​​攻击者​​：根据目标模型类型选择攻击策略（如医疗影像分类CNN → MI-FGSM）。
• ​​防御者​​：针对不同架构设计多层级防御（如CNN对抗训练 + Transformer注意力正则化）。
• ​​研究人员​​：探索生成式攻击（如DiffAttack）以平衡攻击性、迁移性和隐蔽性。

十、PPT组会汇报