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自动攻击:相对于“可靠地评估对抗性鲁棒性和各种无参数攻击的集合”的代码
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2021-02-26
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自动攻击 “可靠的评估对抗性鲁棒性与各种无参数攻击相结合” 弗朗切斯科·克鲁斯( Francesco Croce)和马蒂亚斯·海因( Matthias Hein) ICML 2020 我们建议使用四种不同攻击的组合来可靠地评估鲁棒性: APGD-CE ,这是我们在交叉熵方面的新的无步长PGD版本, APGD-DLR ,我们在新的DLR损失上推出的新的无步长PGD PGD版本, FAB ,将对抗性扰动的规范降到最低 , Square Attack ,一种查询效率高的黑盒攻击 。 注意:我们修复了攻击的所有超参数,因此不需要调整就可以测试每个新的分类器。 消息 [2020年10月] AutoAttack在新的基准测试用作标准评估,该基准包含最强大分类器的! 请注意,此页面和RobustBench的排行榜是同时维护的。 [2020年8月] 更新的版本:为了i)将AutoAtta
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auto-attack-master.zip (22个子文件)
auto-attack-master
setup.py 703B
autoattack
__init__.py 35B
fab_tf.py 24KB
autopgd_tf.py 18KB
examples
eval.py 3KB
model_test.pt 42.68MB
eval_tf2.py 5KB
tf_model.weight.h5 855KB
eval_tf1.py 5KB
resnet.py 4KB
square.py 17KB
__pycache__
autoattack.cpython-37.pyc 6KB
utils_tf2.py 15KB
utils_tf.py 5KB
fab_pt.py 24KB
autopgd_pt.py 20KB
fab_projections.py 5KB
other_utils.py 328B
autoattack.py 11KB
LICENSE 1KB
.github
ISSUE_TEMPLATE
add-defense.md 918B
README.md 17KB
共 22 条
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邱笑晨
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