对抗攻击防御中模型泛化能力提升实验

对抗攻击防御中模型泛化能力提升实验

实验背景

针对大模型在对抗攻击下的泛化能力下降问题，我们设计了基于数据增强和模型集成的防御策略。

防御策略

1. 多尺度数据增强：对训练样本进行随机裁剪、缩放、旋转等操作
2. 模型集成机制：构建包含5个不同架构的模型集合
3. 对抗训练增强：在训练过程中加入FGSM攻击生成的对抗样本

实验设置

• 模型：ResNet50、EfficientNet-B0、MobileNet-V2、VGG16、DenseNet121
• 数据集：CIFAR-10（10类）
• 攻击方法：FGSM ε=0.03，PGD ε=0.03，迭代10次

可复现代码

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

class AdversarialTraining:
    def __init__(self):
        self.transform_train = transforms.Compose([
            transforms.RandomCrop(32, padding=4),
            transforms.RandomHorizontalFlip(),
            transforms.ToTensor()
        ])
        
    def fgsm_attack(self, image, epsilon, data_grad):
        # 对抗样本生成
        sign_grad = data_grad.sign()
        perturbed_image = image + epsilon * sign_grad
        perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)
        return perturbed_image

实验结果

• 原始模型准确率：68.2%
• 对抗训练后：75.3%
• 模型集成后：82.1%
• 泛化能力提升：13.9%

复现步骤

1. 下载CIFAR-10数据集
2. 执行上述增强变换
3. 使用FGSM生成对抗样本
4. 训练5个模型并集成预测结果

结论

通过数据增强和模型集成，有效提升了大模型在对抗攻击下的泛化能力，为构建安全防护体系提供了实证支持。