在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性。
为了表示他们的过程适用于任意3D模型，研究人员还做了一个棒球，无论从什么角度看，受攻击的分类器都将这只棒球分类为浓缩咖啡。
当研究人员把乌龟和棒球放到语义相关的背景下（比如在水里，或者放在棒球手套中），神经网络仍然无法正确分类（一般而言，步枪不会出现在水下，棒球手套里也极少会有浓缩咖啡）。
但是，使用标准技术生成的对抗样本，迁移到现实世界中就不管用了，因为数据总会受变焦、相机噪声和其他的影响。例如下面，还是一样的图像，但稍微经过一些旋转，就被正确分类为虎斑猫。
自从发现对抗样本缺乏可迁移性这一特点，很多工作就认为，使用对抗样本进行现实世界攻击的成功可能性很低。而下面要介绍的这项工作表明，对抗样本对现实世界的影响，可能比以前想的更为严重。
合成鲁棒的对抗样本，进行稳定的现实世界攻击
MIT和LabSix的研究人员合作，提出了一种合成对抗样本的通用（general-purpose）算法。这种算法生成的对抗样本，在模糊、旋转、缩放、光照等变换下，能够可靠地攻击神经网络分类器，导致目标被错误分类。作者在论文《Synthesizing robust adversarial examples》中写道，“我们提出的方法构建的3D物体，能够在各种角度和视角分布上始终愚弄神经网络，这在业界尚属首次。”
在实验中，研究人员3D打印了一只乌龟，在新的鲁棒合成对抗样本攻击下，在每个角度，谷歌InceptionV3图像分类器都把这只乌龟分类为“步枪”，而不受干扰的乌龟一直被归类为“乌龟”。
在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性。
为了表示他们的过程适用于任意3D模型，研究人员还做了一个棒球，无论从什么角度看，受攻击的分类器都将这只棒球分类为浓缩咖啡。
当研究人员把乌龟和棒球放到语义相关的背景下（比如在水里，或者放在棒球手套中），神经网络仍然无法正确分类（一般而言，步枪不会出现在水下，棒球手套里也极少会有浓缩咖啡）。
新算法EOT：生成鲁棒的对抗样本
这种算法名为EOT（Expectation over Transformation），作者在论文中介绍，ETO算法“关键在于在优化过程中对干扰建模。具体说，不是对一个单一样本的对数似然优化，而是选择形变函数t的分布T做优化”。
简单说，这种算法拿到对抗性样本后，会模拟这个物体从各种角度和距离看上去的结果，然后将所有这些潜在的图像组合成一个单一的模式。
但是，这种方法也有局限——攻击者必须了解目标算法的内部运作。相比之下，以往的对抗攻击可以做到黑箱攻击。
作者在结论中写道，这项工作表明，对抗性样本对基于神经网络的图像分类器构成了实际的威胁。“通过引入EOT，并在EOT框架内进行3D建模渲染和3D打印，我们成功地打印出3D物体，在各种角度、视点和照明条件下，让标准的ImageNet分类器将物体分类为目标类别。”
如果我们不设法找到防御方法，系统总有一天会遭受攻击。论文作者、参与这项研究的Anish Athalye在接受QZ采访时表示，现在有很多使用机器学习的欺诈检测系统，如果能故意修改输入，让系统无法检测出欺诈交易，那么就可能造成财务损失。
原文发布时间为：2017-11-3
本文作者：费欣欣
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原文链接:【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%
