对抗样本防御机制在不同数据集上的表现
实验设计
本实验针对ResNet50模型在三个经典数据集（CIFAR-10、ImageNet、MNIST）上进行对抗样本防御测试。采用FGSM、PGD和CW攻击方法生成对抗样本，验证防御机制效果。
防御策略实现
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from models.resnet import ResNet50
class DefensiveDistillation:
def __init__(self, model):
self.model = model
self.teacher_model = ResNet50()
self.teacher_model.load_state_dict(torch.load('teacher_model.pth'))
def forward(self, x):
# 蒸馏防御
teacher_output = self.teacher_model(x)
student_output = self.model(x)
return F.kl_div(F.log_softmax(student_output, dim=1),
F.softmax(teacher_output.detach(), dim=1))
实验结果
| 数据集 | 原始准确率 | 防御后准确率 | 对抗样本成功率 |
|---|---|---|---|
| CIFAR-10 | 92.3% | 89.7% | 15.2% → 8.7% |
| ImageNet | 76.8% | 74.2% | 28.9% → 16.3% |
| MNIST | 99.1% | 98.4% | 3.1% → 1.8% |
复现步骤
- 下载数据集并预处理
- 训练教师模型：
python train_teacher.py - 应用防御：
python apply_defense.py --dataset cifar10 - 对抗攻击测试：
python test_adversarial.py --attack fgsm
核心发现
防御机制在高维数据集上效果显著，对抗样本成功率降低超过40%，同时保持了模型的推理性能。建议结合多尺度防御策略以获得最佳防护效果。
讨论