文件名称：matlab图像攻击代码-adversarial-examples:在论文“DefendingagainstAdversarialImages
文件大小：16KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-28 09:54:55
系统开源
matlab 图像攻击代码在论文中重现结果的代码 要求 Python 3.4 或更高版本 TensorFlow 1.2.1 聪明人 2.0 学习 matlab引擎 用法 我们使用 Cleverhans 来执行快速梯度攻击。 灰盒攻击 设置 self.setting = 'graybox' 并运行： python run_all.py 您可以通过更改 config.py 中的 self.defense_list 和 self.attack_list 来修改要使用的防御/攻击方法。 黑盒攻击 设置 self.setting = 'blackbox' 并运行： python run_all.py 白盒攻击 设置 self.setting = 'whitebox' 向后通过微分逼近 (BPDA) python src/run_all_bpda.py 过滤梯度攻击 设置 self.attack_list = ['FGA'] 并运行： python src/run_all_fga.py
【文件预览】：
adversarial-examples-master
----src()
--------bpda_helper_ethan.py(4KB)
--------fourier_blockwise_denoise.py(1KB)
--------denoise_wrapper.py(7KB)
--------softthresh_denoise.py(1KB)
--------run_all_fga.py(1KB)
--------run_all.py(1KB)
--------jpeg_denoise.py(1KB)
--------run_all_bpda.py(1KB)
--------lv1approx_denoise.py(1KB)
--------pca_whole_denoise.py(2KB)
--------config.py(1KB)
--------fourier_whole_denoise.py(1KB)
--------fga_helper.py(3KB)
--------run_bpda_attack.py(4KB)
--------pca_blockwise_denoise.py(3KB)
--------run_fga_attack.py(3KB)
----README.md(864B)