文本分类FGSM对抗攻击
时间: 2025-05-23 14:09:57 浏览: 6
### 文本分类中的 FGSM 对抗样本生成
FGSM(Fast Gradient Sign Method)是一种经典的对抗攻击方法,其核心思想是利用目标模型的梯度信息来计算输入数据的小幅扰动,从而生成能够误导模型预测结果的对抗样本。对于文本分类任务而言,尽管自然语言处理领域存在离散化特性带来的挑战,仍可以通过一些特定的技术手段实现 FGSM 攻击。
#### 1. 数学基础
FGSM 的数学表达如下:
\[
\delta = \epsilon \cdot sign(\nabla_x J(x, y))
\]
其中 \(J(x, y)\) 表示损失函数关于输入 \(x\) 和标签 \(y\) 的值,\(sign\) 函数用于提取梯度的方向,而超参数 \(\epsilon\) 控制扰动幅度[^3]。此公式适用于连续型数据(如图像),但在文本分类场景下需稍作调整。
#### 2. 应用于文本分类的任务特点
由于文本由离散词嵌入表示构成,在实际操作中无法直接沿梯度方向修改单词向量。因此,通常采取以下两种策略之一:
- **替换近义词**:基于预定义同义词表或上下文感知的语言模型(如 BERT),找到最接近当前词语但能使损失最大化的替代项;
- **微调嵌入层权重**:允许对固定大小的词向量空间施加小范围变动,间接模拟连续变量环境下的行为模式。
#### 3. 实现流程概述
以下是针对文本分类模型执行 FGSM 攻击的一个简化版本伪代码描述:
```python
import torch
from torch.autograd import grad
def fgsm_attack(model, input_ids, attention_mask, labels, epsilon=0.05):
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 将输入张量设为可求导状态
input_ids.requires_grad_(True)
# 前向传播获取初始预测概率分布
outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]
# 计算交叉熵损失
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(outputs.squeeze(), labels)
# 反向传播得到梯度
gradients = grad(loss, input_ids)[0]
# 获取梯度符号并乘以ε作为扰动
perturbed_input = input_ids + epsilon * gradients.sign()
return perturbed_input.detach() # 返回受干扰后的输入序列
```
上述代码片段展示了如何通过 PyTorch 构建一个简单的 FGSM 工具函数,该工具接受已训练好的文本分类器以及相应批次的数据作为输入,并返回被篡改过的 token ID 列表。
#### 4. 结果分析与讨论
经过 FGSM 处理之后产生的新实例往往只表现出极其细微的变化,然而却足以让原本表现良好的深度学习架构给出错误结论。这种现象揭示了现代 AI 技术潜在的安全隐患——即使面对看似无害的信息改动也可能面临失效风险。
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