产生和防御对抗样本的新方法 | 分享总结

对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨,但是却会导致模型进行错误的判断。本文就来大家普及一下对抗样本的基础知识,以及如何做好对抗样本的攻与防。

在近期 AI 研习社举办的线上公开课上,来自清华大学的在读博士生廖方舟分享了他们团队在 NIPS 2017 上一个对抗样本攻防大赛中提到的两个新方法,这两个方法在大赛中分别获得了攻击方和防守方的第一名。在此可看视频回放:http://www.mooc.ai/open/course/383

廖方舟,清华大学化学系学士,生医系在读博士。研究方向为计算神经学,神经网络和计算机视觉。参加多次 Kaggle 竞赛,是 Data Science Bowl 2017 冠军,NIPS 2017 对抗样本比赛冠军。Kaggle 最高排名世界第 10。

分享主题:

动量迭代攻击和高层引导去噪:产生和防御对抗样本的新方法

分享内容:

大家好,我是廖方舟,今天分享的主题是对抗样本的攻和防。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到威胁,如何对其进行有效的防御是很重要的研究课题。 我将从以下几方面做分享。

  • 什么是对抗样本
  • 传统的攻击方法
  • 传统的防守方法
  • 动量迭代攻击
  • 去噪方法
  • 高层引导去噪方法

什么是对抗样本

对抗样本的性质不仅仅是图片所拥有的性质,也不仅仅是深度学习神经网络独有的性质。因此它是把机器学习模型应用到一些安全敏感性领域里的一个障碍。

当时,机器学习大牛 Good fellow 找了些船、车图片,他想逐渐加入一些特征,让模型对这些船,车的识别逐渐变成飞机,到最后发现人眼观测到的图片依然是船、车,但模型已经把船、车当做飞机。

我们之前的工作发现样本不仅仅是对最后的预测产生误导,对特征的提取也产生误导。这是一个可视化的过程。

当把一个正常样本放到神经网络后,神经元会专门观察鸟的头部,但我们给它一些对抗样本,这些对抗样本也都全部设计为鸟,就发现神经网络提取出来的特征都是乱七八糟,和鸟头没有太大的关系。也就是说欺骗不是从最后才发生的,欺骗在从模型的中间就开始产生的。

下图是最简单的攻击方法——Fast Gradient Sign Method

除了 FGSM 单步攻击的方法,它的一个延伸就是多步攻击,即重复使用 FGSM。由于有一个最大值的限制,所以单步的步长也会相应缩小。比如这里有一个攻击三步迭代,每一步迭代的攻击步长也会相应缩小。

产生图片所用的 CNN 和需要攻击的 CNN 是同一个,我们称为白盒攻击。与之相反的攻击类型称为黑盒攻击,也就是对需要攻击的模型一无所知。

以上所说的都是 Non Targeted, 只要最后得到的目标预测不正确就可以了。另一种攻击 Targeted FGSM,目标是不仅要分的不正确,而且还要分到指定的类型。

一个提高黑盒攻击成功率行之有效的办法,是攻击一个集合。

而目前为止一个行之有效的防守策略就是对抗训练。在模型训练过程中,训练样本不仅仅是干净样本,而是干净样本加上对抗样本。随着模型训练越来越多,一方面干净图片的准确率会增加,另一方面,对对抗样本的鲁棒性也会增加。

下面简单介绍一下 NIPS 2017 上的这个比赛规则

比赛结构

两个限制条件:容忍范围不能太大;不能花太长时间产生一个对抗样本,或者防守一个对抗样本

FGSM 算法结果

图中绿色模型为攻击范围,最后两栏灰色是黑盒模型,随着迭代数量的增加, 攻击成功率反而上升。这就给攻击造成了难题。

我们解决的办法就是在迭代与迭代中间加入动量

加入动量之后,白盒攻击变强了,而且对黑盒模型攻击的成功率也大大提升了。

总结

以前方法(iterative attack)的弱点是在迭代数量增多的情况下,它们的迁移性,也就是黑盒攻击性会减弱,在我们提出加入动量之后,这个问题得到了解决,可以很放心使用非常多的迭代数量进行攻击。

在 NIPS 2017 比赛上得到最高的分数

需要提到的一点,上面提到的都是 Non-targeted , 在 Targeted 攻击里面,这个策略有所不同。在 Targeted 攻击里面,基本没有观察到迁移性,也就是黑盒成功率一直很差,即便是加入动量,它的迁移程度也非常差。

下面讲一下防守

首先想到的就是去噪声,我们尝试用了一些传统的去噪方法(median filter 、BM3D)效果都不好。之后我们尝试使用了两个不同架构的神经网络去噪。一个是 Denoising Autoencoder,另一个是 Denoising Additive U-Net。

我们的训练样本是从 ImageNet 数据集中取了三万张图片 ,使用了七个不同的攻击方法对三万张图片攻击,得到 21 万张对抗样本图片以及三万张对应的原始图片。除了训练集,我们还做了两个测试集。一个白盒攻击测试集和一个黑盒攻击测试集。

训练效果

我们发现经过去噪以后,正确率反而有点下降。我们分析了一下原因,输入一个干净图片,再输入一个对抗图片,然后计算每一层网络在这两张图片上表示的差距,我们发现这个差距是逐层放大的。

图中蓝线发现放大的幅度非常大,图中红线是去噪过后的图片,仍然在放大,导致最后还是被分错。

为了解决这个问题,我们提出了经过改良后的网络 HGD

HGD 的几个变种

和之前的方法相比,改良后的网络 HGD 防守准确率得到很大的提升

HGD 有很好的迁移性

最后比赛中,我们集成了四个不同的模型,以及训练了他们各自的去噪, ,最终把它们合并起来提交了上去。

HGD 网络总结

优点:

  • 效果显著比其他队伍的模型好。
  • 比前人的方法使用更少的训练图片和更少的训练时间。
  • 可迁移。

缺点:

  • 还依赖于微小变化的可测量
  • 问题并没有完全解决
  • 仍然会受到白盒攻击,除非假设对手不知道 HGD 的存在

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2018-01-07

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