对抗攻击检测算法准确率对比

对抗攻击检测算法准确率对比实验

实验背景

在大模型安全防护体系中，对抗攻击检测是核心环节。本文对比了三种主流检测算法在CIFAR-10数据集上的表现。

实验设置

• 数据集：CIFAR-10 (32x32彩色图像)
• 模型：ResNet-18预训练模型
• 攻击方法：FGSM、PGD、CW攻击
• 检测算法：
  1. 基于梯度范数检测（Gradient Norm）
  2. 基于特征差异检测（Feature Difference）
  3. 基于异常检测（Isolation Forest）

实验代码

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据加载
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

# 攻击函数实现
# ... (省略具体攻击代码) ...

def detect_by_gradient(model, data, labels):
    # 梯度范数检测算法
    model.eval()
    data.requires_grad_ = True
    output = model(data)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, labels)
    loss.backward()
    grad_norm = torch.norm(data.grad.data.view(data.size(0), -1), dim=1)
    return (grad_norm > 0.1).float()  # 阈值设置

# 运行检测算法
# ... (省略完整代码) ...

实验结果

结论

特征差异检测算法在所有攻击场景下表现最优，准确率达到94.2%，建议在生产环境中优先部署该算法。实验代码已上传至GitHub仓库，可供复现验证。