本期一諾sec關注深度學習系統安全問題，推薦一篇來自ICML 2018會議論文Synthesizing Robust Adversarial Examples。論文鏈接http://proceedings.mlr.press/v80/athalye18b.html。

深度模型對于對抗樣本具有高度的脆弱性，這已經是得到大家印證的事實。自從2016年以來，對深度學習模型的對抗樣本攻擊和防護的研究工作越來越多，光掛在Axiv上等待評審或發表的論文不下百篇。研究者中不乏生成對抗網絡(GAN)之父Ian Goodfellow、Dawn Song等機器學習和安全領域的大佬。這篇來自ICML 2018上的工作：“Synthesizing Robust Adversarial Examples”，作者分別是Anish Athalye，Logan Engstrom，Andrew Ilyas和Kevin Kwok，來自MIT和LabSix。

一、論文的引入

所謂對抗樣本，就是對深度學習器產生對抗輸入的樣本：例如對一個圖像，添加一些細小的擾動使得分類器誤分類，但是人肉眼卻不能看出這些擾動，這樣的樣本就是對抗樣本。對抗樣本攻擊就是針對深度學習器生成或者合成靠譜的(誤分類成功率高的)對抗樣本。研究對抗樣本的合成是非常有意義的：一方面找到了對抗樣本就驗證了深度學習器的脆弱性，找到了他的死穴，可以搞些破壞；另一方面為如何防護對抗樣本攻擊提供了攻擊場景和攻擊模型。?論文作者之一Anish Athalye在接受QZ采訪時表示，現在有很多使用機器學習的欺詐檢測系統，如果能故意修改輸入，讓系統無法檢測出欺詐交易，那么就可能造成財務損失。

以圖像分類為例，大部分生成對抗樣本的工作都是直接在已有的圖像上添加噪聲，然后直接送給分類器或者打印出來通過攝像頭送給分類器。有工作證明[1]，這樣產生的對抗樣本是不夠魯棒的，也就是說對物理世界分類器的攻擊不管用！原因是什么呢？作者認為，物理世界中的攝像頭是通過多種視角(viewpoint)來采集物體的圖像，并且受到光照、攝像頭本身的噪聲等自然因素的影響，使得很多方法生成的對抗樣本在經過這些影響(相當于小的變換)之后，失去了對抗的屬性。?

針對物理世界深度分類器進行魯棒的對抗樣本攻擊的工作很少，已有的兩個工作也是合成2D的對抗樣本，本質上是通過原始圖像上的仿射變換來“近似”多視角。但是，對物理世界攝像頭看到的3D物體，要想保持合成樣本的對抗屬性，必須經過更復雜的變換：例如3維旋轉。?

針對上述挑戰，該論文提出了一種通用框架，叫變換期望EOT(Expectation Over Transformation)，這個框架可以在變換的整個分布上面保持對抗屬性?；谶@個框架，該論文專門討論3D對抗樣本的生成方法。最后，作者們真的用3D打印機打印了合成的3D對抗樣本，并成功欺騙了一些深度學習器，證明了這種方式確實靠譜！

二、模型介紹

先來看看原來的對抗樣本合成方式。在深度分類器的白盒假設下(分類器的預測分布和梯度都可以拿到)，嘗試利用原始樣本來構造對抗樣本，可以通過在距離原始圖像為的球上，最大化目標類別的條件分布的對數似然函數：

這種方法構造的對抗樣本已經被證實在物理世界的實驗中是失敗的。本文提出的變換期望EOT方法的主要思想是將物理世界的影響考慮到優化過程中去，而不是僅僅考慮樣本。EOT假設變換函數采樣自一個已知的分布(包括隨機旋轉、平移、加噪等，甚至包括紋理的3D渲染),期望通過變換作用之后，對抗樣本和原始樣本之間的距離的期望仍然比較小。在這個約束下，去最大化對數似然函數的期望，即：

具體優化方法采用的是隨機梯度下降法，在每一次迭代中獨立的采樣變換來近似得到期望值的梯度。

緊接著，作者討論了在EOT框架下合成2D和3D對抗樣本的具體方法。打印一個合成的2D對抗樣本并采集其圖像的過程，等價于一系列隨機變換,并且這種變換很容易求導，因此2D場景的問題很容易解決。為了合成3D對抗樣本，論文提取現有3D物體的紋理(色譜)作為，然后選擇一個變換函數，最后再渲染這個3D物體。變換函數包括渲染、光照、旋轉、平移以及視角映射等。問題是EOT需要是可微的，當然這中渲染也可以通過來代替。在優化的過程中采用了LAB顏色空間中的距離來代替歐式距離，同時采用拉格朗日松弛形式，最終的優化目標是：

三、實驗和評價

論文分別針對2D和3D對抗樣本合成做了實驗。攻擊的目標是TensorFlow中的深度分類器Inception-V3，該分類器在ImageNet數據集上top-1的精確度是78%。評價指標采用的是對抗度(adversariality)，即在測試集上生成的對抗樣本有多少成功欺騙了InceptionV3分類器。

第一個結果是合成2D對抗樣本。我們從上圖可以看到，合成樣本的平均對抗度達到了96.4%，效果還是非常不錯的。例如，下圖中第二行是生成的對應第一行的對抗樣本，成功的讓InceptionV3認為是食蟲鳥，而不是波斯貓。

接下來是3D的情況。下圖可以看到3D對抗樣本也能達到83.4%的平均對抗度，雖然比2D有所下降但還是不錯的。但是這個結果是通過合成的3D對抗樣本，再渲染成2D圖像送給分類器的。

如何說明物理世界的場景中本文提出的方法有效呢？最有意思的亮點來了：作者選取了兩類物體(烏龜和籃球)，采用3D打印機分別打印了一些不加噪聲的原始3D物體，以及一部分合成的對抗性的3D物體，然后通過多視角分別提取100張照片送給InceptionV3分類器。結果發現InceptionV3對原始3D物體識別率是100%，但是對對抗樣本攻擊成功的對抗性還是很大的，特別是對烏龜類對抗性達到了82%，具體結果看下表。

(圖中紅色方框都是攻擊成功的情景，InceptionV3將“烏龜”錯誤的分到了“步槍”類。)

四、總結

論文提出了一種通用的對抗樣本合成框架，可以有效的應對虛擬世界到物理世界中各種因素的影響，達到了欺騙物理世界中深度學習分類器的目的。當然，筆者認為論文還是有很多局限性的，論文作者也做了一些討論，例如要想使構造的對抗樣本更魯棒，就需要一個更大的給定變換分布，否則就不太管用了；但是另一方面，定變換分布越大，構造的樣本與原始樣本的差距越大，越難構造出“讓人感覺不到”的對抗樣本。總之，本論文不失為一篇針對物理模型的對抗樣本攻擊的佳作。

參考文獻

[1]?Lu, J., Sibai, H., Fabry, E., and Forsyth, D. No need to worry about adversarial examples in object detection in autonomous vehicles. 2017. URL https://arxiv. org/abs/1707.03501.

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總結

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