🫐Python和Streamlit无线网络人工智能安全评估框架

关键词

Python | Streamlit | 无线网络 | 人工智能 | 波束成形 | 信道估计 | 智能反射面 | 频谱感知 | 服务器 | 超参数 | 攻击模型 | 攻击力 | 模型训练 | 快速梯度符号法（FGSM）| 基本迭代法（BIM）|投影梯度下降法（PGD）| 动量迭代法（MIM）| 平均误差（MAE) | 均方误差（MSE）|均方根误差（RMSE）

梗概

第一步是从公开可用的数据资源或手动用户上传获取数据。 平台通过Streamlit服务器读取数据，加载本地服务器做进一步分析。 该平台允许上传 CSV 和 MAT 格式的文件。

加载模型

该平台允许用户加载他们的人工智能模型并将它们存储在本地服务器上以进行预测。 该平台还托管用于下一代网络应用程序的预训练模型。

超参数微调

人工智能模型的性能在很大程度上取决于模型超参数。 网格搜索方法为每个可能的组合确定最佳超参数。 但是，它需要更多的计算过程。 超参数用于调整模型参数，例如学习率、时期和批量大小、优化器。

攻击力

攻击力决定了人工智能模型生成的对抗样本的水平。 该平台提供四种攻击强度级别：无、低、中和高。 None 表示不会对模型应用对抗性攻击。

攻击模型

该平台拥有四种广泛使用的流行对抗攻击模型，即快速梯度符号法（FGSM）、基本迭代法（BIM）、投影梯度下降法（PGD）、动量迭代法（MIM）。

示例：

生成攻击

import torch
from torchvision import models

inceptionv3 = models.inception_v3(pretrained=True)

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(alexnet.parameters(), .1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
wrapped_model = PyTorchClassifier(
    model=inceptionv3,
    loss=loss,
    optimizer=optimizer,
    clip_values=(0, 1),
    input_shape=(3,299,299),
    nb_classes=1000,
    preprocessing=((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
)

norm = 2
attack_fgsm = FastGradientMethod(wrapped_model, norm=norm)
attack_pgd = ProjectedGradientDescent(wrapped_model, norm=norm, verbose=True)
attack_df = DeepFool(wrapped_model, max_iter=1000, verbose=True)
attack_cw = CarliniL2Method(wrapped_model, max_iter=1000, verbose=True)

adv_images_fgsm = attack_fgsm.generate(x = org_im_in)
adv_images_pgd = attack_pgd.generate(x = org_im_in, verbose=True)
adv_images_df = attack_df.generate(x = org_im_in, verbose=True)
adv_images_cw = attack_cw.generate(x = org_im_in, verbose=True)

我们使用 InceptionNet V3 模型作为算法生成攻击的基础。并使用 ImageNet 数据集中的真实世界图像，以及在 ImageNet 上预训练的 InceptionNet V3 的 PyTorch 模型。

模型训练

此步骤的主要目标是训练所选模型，并在有和没有对抗训练的情况下衡量模型在模型准确性方面的对抗性攻击性能，即平均误差 (MAE)、均方误差 ( MSE) 和均方根误差 (RMSE)。

应用缓解方法

该框架包含对抗性训练和防御性蒸馏缓解方法。 它们是广泛推荐的防御技术，它使用受害者分类器的梯度生成对抗实例，然后使用对抗实例重新训练模型。

Python实现代码

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