Adversarial Attacks on CIFAR-10 with CNN

Проект реализует DeepFool и PGD состязательные атаки для сверточной нейронной сети CNN, обученной на датасете CIFAR-10. Включает обучение модели, оценку ее устойчивости к атакам и расчет доверительных интервалов.

Содержание

1. Установка
2. Структура проекта
3. Использование

Установка

Зависимости:

• Python
• PyTorch
• torchvision
• numpy
• scipy
• tqdm

pip install -r requirements.txt

Структура проекта

├── attacks.py
├── data.py
├── model.py
├── train.py
├── utils.py
├── evaluation.py
├── main.py
├── .gitignore
└── README.md

Использование

python3 main.py --num_samples 100

Значение по умолчанию: num_samples = 500

python3 main.py

1. Скачивает датасет, если не был установлен
2. Обучает модель, если нет обученной
3. Атакует num_samples изображений из выборки и собирает метрику
4. Подсчитывает доверительные интервалы для каждой из атак
5. Сравнивает две атаки