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更新时间:2021-11-25 GMT+08:00
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基于样本预处理环节的模型攻击

场景描述

模型鲁棒性一直以来是一个研究的重点,针对模型的对抗攻击方法已经有了很多优秀的实践。但是大多数针对模型的攻击,都需要拿到模型本身,而在大多数情况下,这是不可能发生的。这里介绍的基于预处理环节的攻击,另辟蹊径,在所有模型都不可或缺的预处理下手,而下手的环节就是resize。该方法来自2019年的论文:Seeing is Not Believing: Camouflage Attacks on Image Scaling Algorithms

原理说明

大多数模型,都对输入的样本大小有要求。比如常见的224x224,或者自定义的大小。而且,这些尺寸是可枚举的可穷尽的,这就为黑盒尝试提供了可能。一般在样本进入模型前,都会对样本进行预处理,最基本的就是将样本resize到模型需要的大小。

样本缩小,必然会丢失信息。如果,样本缩小的时候,丢失了大部分可靠的正常信息,而保留了攻击信息,这就为攻击提供了一种可能。

resize算法,在缩小样本时,有几种常见的算法。包括最近邻插值(INTER_NEAREST)、双线性插值(INTER_LINEAR)、双三次插值(INTER_CUBIC)、Lanczos插值(INTER_LANCZOS4)、基于局部像素的重采样(INTER_AREA)。以最近邻插值为例,最近邻插值是一种采样算法,在对样本进行resize时如果使用的是最近邻插值算法,我们基于原始样本大小和攻击图像的大小,可以计算出resize采样时保留的是哪些像素点。只需要将攻击图像安置在这些像素点上,就可以将攻击信息隐藏在看上去稍显正常的图像上。双线性插值的逻辑类似。

图1 攻击效果
图2 resize后效果

原始样本越大,攻击效果越好。而且可以进行局部修改,比如针对证件样本,只需要修改关键文字部分即可进行攻击,修改量很小。

防御

这个攻击方法优缺点十分明显。

  • 优点:简单可穷举,可以用来做黑盒攻击。模型输入的样本尺寸越小,越容易攻击。攻击样本与模型输入的尺寸比例差异越大,攻击效果越好。
  • 缺点:易于防御。
  • 防御方法:在resize时明确指定使用更复杂的Lanczos插值(INTER_LANCZOS4)算法,牺牲一部分性能,基本上可以直接杜绝这种攻击的可能;或者对样本进行随机裁剪后再resize,此时经过特殊安排的攻击像素就基本不会被选中了。
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