AI 对抗样本生成工具实战指南
为什么需要对抗样本生成工具？
在 AI 安全研究中，对抗样本（Adversarial Examples）是评估模型鲁棒性的重要手段。简单来说，对抗样本就是经过特殊修改的输入数据（如图片、文本），这些修改对人眼几乎不可见，却能导致 AI 模型做出错误判断。
想象一下给蒙娜丽莎画像加上特殊'隐形眼镜'，人类看还是那个微笑，但 AI 识别时却可能认成一只猫——这就是对抗样本的威力。对于实验室或开发者而言，快速生成这类样本能帮助：
- 复现最新 AI 安全论文中的攻击方法
- 测试自家模型的防御能力
- 开展对抗训练提升模型鲁棒性
为什么选择 Stable Diffusion 安全版？
传统生成对抗样本需要复杂的代码环境和大量调试，而这个预装好所有依赖的镜像解决了三大痛点：
- 环境隔离：基于 PyTorch 1.12+CUDA 11.6 的独立环境，不会影响现有项目
- 开箱即用：预装 CleverHans、Foolbox 等对抗攻击工具库
- 性价比高：适合短期实验需求，无需从零配置
实测在 RTX 3090 上生成 1000 个对抗样本仅需 8 分钟，而传统方法配置环境可能就要半天。
快速部署指南
环境准备
建议配置如下资源以确保流畅运行：
- GPU：至少 16GB 显存（如 RTX 3090/A10）
- 存储：50GB 空间（用于存放生成样本）
- 网络：开启端口访问（后续可视化需要）
一键启动
部署成功后，SSH 连接实例并运行以下命令：
cd /workspace/sd-security
python launch.py --port 7860 --listen
这会在 7860 端口启动 WebUI 服务，在浏览器访问 http://<你的实例 IP>:7860 即可看到操作界面。
生成你的第一个对抗样本
我们以经典的 MNIST 手写数字为例，跟着步骤来：
- 在 WebUI 选择'Basic Attack'标签页
- 上传一张数字'7'的图片（建议 28x28 像素）
- 设置参数：
- Attack Method: FGSM（快速梯度符号法）
- Epsilon: 0.05（扰动强度）
- Target Class: 2（让模型误判为'2'）
- 点击'Generate'按钮
生成完成后，你会看到：
- 原始图片（模型置信度：7 - 99.2%）
- 对抗样本（模型置信度：2 - 91.3%）
- 差异图（显示哪些像素被修改）
进阶技巧与参数解析
主流攻击方法对比
| 方法名称 | 速度 | 隐蔽性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| FGSM | ⚡⚡⚡ | ⚡ | 快速验证 |
| PGD | ⚡ | ⚡⚡⚡ | 论文复现 |
| CW | ⚡⚡ | ⚡⚡⚡ | 高隐蔽需求 |
