Feature Squeezing: Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks笔记

2023-05-16

Code: https://github.com/mzweilin/EvadeML-Zoo

Feature squeezing: reducing the color bit depth of each pixel and spatial smoothing.
Framework:

在这里插入图片描述

Adversarial examples attacks
- L p n o r m L_p norm Lpnorm attack
- FGSM
- BIM
- DeepFool
- JSMA
- Carlini/Wagner attacks
Defense:
- Adversarial training
- Gradient masking
- Feature squeezing/input transformation
Detecting adversarial examples
- Sample statistics: maximum mean discrepancy
- Training a detector
- Prediction inconsistency: one adversarial example may not fool every DNN model.
Color depth
Spatial smoothing
- Local smoothing
- Non-local smoothing
这篇paper大篇幅都在survey adversarial attack and defense, 提出的方案很简单，并不effective

在这里插入图片描述
More Update：https://github.com/Billy1900/Backdoor-Learning

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Feature

Squeezing

Detecting

Adversarial

Examples

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