1. 背景知识介绍¶
平台已集成的攻击算法及简要说明如下所示
1.1. 图像攻击方法（黑白盒）¶
白盒攻击¶
项目的部分攻击算法是白盒的攻击方式，需要完整的知道model的结构和对应的梯度等信息。
黑盒攻击¶
项目的部分攻击算法是黑盒的攻击方式，不需要完整的知道model的结构和对应的梯度等信息，只需要知道经过该模型的预测结果，用于作为评测的数据输入。
score-based黑盒¶
攻击算法可以知道model的完整输出，即model对每个类别的置信度。
decision-based黑盒¶
攻击算法仅知道model的分类标签输出。
decision-based黑盒¶
利用对抗样本的可迁移性，对源模型进行预训练，然后再利用白盒攻击算法去攻击源模型，生成对抗样本。这种攻击不需要关于黑盒model的任何信息。