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概述

• 动机
  （1）不仅要在实验室中部署机器学习分类器，也要在现实世界中部署；实际应用
  （2）分类器对噪声具有鲁棒性和在“大多数情况下”有效是不够的。
  （3）想要鲁棒的分类器用来对付用户愚弄分类器的输入；面对人类的恶意
  （4）特别适用于垃圾邮件分类、恶意软件检测、网络入侵检测等。
• 攻击 AI
  
  上图描述了一些攻击 AI 的方式以及后果。
  （1）对抗攻击会导致破坏模型完整性；
  （2）漏洞挖掘和利用会导致破坏模型可用性；
  （3）模型萃取和数据窃取会导致破坏模型机密性。
• 逃逸攻击
  指攻击者在不改变目标机器学习系统的情况下，通过构造特定输入样本以完成欺骗目标系统的攻击
• 投毒攻击
  攻击者通过篡改训练数据或添加恶意数据来影响模型训练过程,最终降低其在预测阶段的准确性。

攻击

对抗性攻击的目的

对抗性攻击的目的是通过在原始图像中添加人眼无法察觉的扰动，使得模型的预测结果出错。

攻击的损失函数

• 训练损失：$L_{train}(\theta )=C(y^0,y^{true})$。这个公式表示训练神经网络的损失函数，其中 $y^0$ 是神经网络对原始输入 $x^0$ 的输出，$y^{true}$ 是该输入的真实标签例如，猫。$C$ 衡量 $y^0$ 和 $y^{true}$ 之间的差异。
• 无目标攻击损失：$L(x^{\prime })=-C(y^{\prime },y^{true})$。在这种情况下，$y^{\prime }$ 是对 $x^{\prime }$ 的输出。无目标攻击的目的是使 $y^{\prime }$ 偏离 $y^{true}$，即使预测与真实标签差异增大。因此我们取负的 $C$，最大化估计差异。
• 有目标攻击损失：$L(x^{\prime })=-C(y^{\prime },y^{true})+C(y^{\prime },y^{false})$。有目标攻击的目的是使 $y^{\prime }$ 更接近一个错误的估计 $y^{false}$，不同与无目标，有目标攻击多了“目的地”例如，把猫的图片分类为鱼。第一项 $-C(y^{\prime },y^{true})$ 希望输出值远离真实标签、第二项 $C(y^{\prime },y^{false})$ 希望输出接近错误标签。
• 约束：$d(x^0,x^{\prime })\le ϵ$。具体如下图，右上角展示了 $x^{\prime }$ 和 $x^0$ 之间的距离 $\Delta x$。图中下方展示了两种衡量距离的方法。$L2-$ 范数和 $L-\infty$ 范数。
  

如何攻击

就像训练一个神经网络，但是网络参数 $\theta$ 被 $x^{\prime }$替代。

• $x^{\ast }=arg{\min }_{d(x^0,x^{\prime })\le ϵ}L(x^{\prime })$，这个公式指：在约束条件下 $d(x^0,x^{\prime })\le ϵ$ 原始输入与扰动图像之间的距离不超过ϵ下，找到使 $L(x^{\prime })$ 最小的 $x^{\prime }$。
• 由此可以看出，在对抗性攻击种，我们的目标是：希望生成一个扰动图像，在这个扰动图像接近原始图像且满足约束条件的前提下，最小化损失。最小化损失L(x')在上面的有目标攻击和无目标攻击中，都体现为C更大，即更加偏离真实标签，攻击的效果越好。
• 下方展示了 $fix(x^t)$中距离的计算方法。
  

FGSM

FGSM 全称 Fast Gradient Sign Method，快速梯度逐步算法。

黑盒与白盒

• 在前面的攻击中，我们固定网络参数 $\theta$ 而寻找最优的输入 $x^{\prime }$。如果攻击时，我们需要知道 $\theta$，那么这就叫做白盒攻击。

• 白盒攻击需要 $\theta$，那么如果我们不公布（绝大多数 API 都不提供网络参数），是否安全呢？
  不会，因为存在黑盒攻击。

• 在黑盒攻击中：
  （1）如果我们有目标网络的训练数据，可以使用这些数据训练一个代理网络 (proxy network)。这个代理网络模仿目标网络的行为，攻击者可以在代理网络上进行对抗样本生成，然后将这些对抗样本应用于目标网络。用目标的网络数据生成网络，在网络上模拟，然后在模拟网络上生成AE（对抗性样例）。
  （2）如果我们没有目标网络的训练数据，则需要获取一些目标网络的输入和预测输出，以此来构建代理网络，然后进行和训练数据生成代理网络后一样的攻击。和（1）的区别就是，是用目标网络的输入和预测输出生成的代理网络。

真实世界的攻击

单像素攻击

防御

对抗性攻击无法通过正则化，dropout 和模型集成来防御。

防御可以分为两种：主动防御和被动防御。

被动防御

在不修改模型的情况下找到攻击图像。

• 去噪
  除非对手不知道去噪的存在，否则还是可能受到白盒攻击。
• 随机化
  （1）如果攻击者不知道随机化存在，则效果最佳；
  （2）如果知道，由于随机模式过多，防御依然有效。
• 梯度掩码/隐藏
  治标不治本，本质是提高了攻击者搞清楚弱点的难度，模型本身稳定性并未提高。

主动防御

训练一个对对抗性攻击具有鲁棒性的模型。

• 对抗训练
  这种方法对训练目标算法 A 有效，但对未被训练的目标算法 B 无效。
• 防御性蒸馏
  （1）通过梯度生成的对抗性样例攻击性降低；
  （2）随蒸馏温度提升，对抗性样例生成困难，提升模型鲁棒性；
  （3）对黑盒攻击无能为力；
  （4）仅适用于基于概率分布的 DNN 模型。