GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 5年前

内容简介:10 月 24 日,2018 GeekPwn 国际安全极客大赛在上海展开,由 FAIR 研究工程师2018 Geekpwn CAAD(对抗样本挑战赛)继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式,但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月,吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF,这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。比赛上半场中,赛会要求所有选手进行非定向图片(将飞行器识别为任何其他物体)、定向图片(将武器识别为特定的其他物品)以及亚马逊名人鉴别系统(将大赛主持人蒋昌建

10 月 24 日,2018 GeekPwn 国际安全极客大赛在上海展开,由 FAIR 研究工程师 吴育昕 、约翰霍普金斯大学在读博士谢慈航组成的团队获得了令人瞩目的 CAAD CTF 冠军 。近日,该冠军队伍开源了其在 人脸识别 攻击项目中的解决方案。

2018 Geekpwn CAAD(对抗样本挑战赛)继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式,但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月,吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF,这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。

比赛上半场中,赛会要求所有选手进行非定向图片(将飞行器识别为任何其他物体)、定向图片(将武器识别为特定的其他物品)以及亚马逊名人鉴别系统(将大赛主持人蒋昌建的照片识别为施瓦辛格)共计三种图像的对抗样本攻击。由于在比赛前选手并不知晓题目模型所采用的算法,所以此类攻击也被称为「黑盒攻击」,其中第三个挑战在赛前更是被评委视为「无法完成的任务」。

第三项挑战是一项新挑战,要求参赛队伍攻击未知的人脸识别系统。在限时 30 分钟的上半场比赛中,参赛者拿到大赛主持人蒋昌建的照片。他们需要对照片做一些小的修改,以欺骗人脸识别系统,让它把照片中的人识别为施瓦辛格。比赛结束后,大家才知道该人脸识别系统是亚马逊名人鉴别系统。

由吴育昕与谢慈航组成的「IYSWIM」战队在限时 30 分钟的比赛中,首先于 21 分钟破解了亚马逊名人鉴别系统 Celebrity Recognition,并随后在定向图片的对抗样本攻击上破解成功,取得了领先。

近日,吴育昕在博客中简单介绍了他们对人脸识别的攻击,代码也放到了 GitHub 上。吴育昕称他们对比赛其他类型的攻击使用的是类似的算法,只是换了不同的 CNN。而关于比赛下半段防御相关内容的 paper 将稍后放出,代码和模型将于明年开源。

攻击方法

吴育昕在博客中称其黑盒攻击是很传统的方法,即用已知模型做梯度下降。

1. Model:

搜了搜 GitHub 上的人脸识别代码,找了个 5 分钟内能跑起来的 facenet。毕竟 GitHub 上大部分代码质量堪忧,有不少项目完全是靠 README 骗 star 的。能否短时间内复现 evaluation 结果是评判质量的重要 metric。更何况,我这次只需要能 evaluation 就够了。

facenet 的人脸识别流程很标准:对每张脸 I 输出一个 vector f(I),然后通过比较不同脸的 f(I) 之间的 cosine distance 进行人脸识别。

2. Objective:

对于分类器的 target/untarget attack,没什么好说的,就是 minimize/maximize 一个 cross entropy loss。而对于人脸,我们首先收集 target 人物的 N 张人脸图片,运行模型得到 N 个 embedding vector v_i。我们的 objective 就是 minimize 输入图片的 embedding 到这 N 个 embedding 的平均距离:

GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

3. Attack:

我们在最原始的 PGD (ProjectedGradient Descent) 攻击上加了点 trick。原始的 PGD 就是

1)算 objective 对输入图片的梯度 ΔI

2)更新输入 I = I−sign(ΔI)

3)clip 以免输入超出允许范围:I←clip(I,I_orig−ϵ,I_orig+ϵ)

4)回到第一步循环

这里有不少 trick 可以提高黑盒攻击的 generalization 能力:

1)对梯度 normalize 一下,然后更新时用 0.9 的 momentum

2)在循环每一步给图片随机加点小 noise

3)在循环每一步对输入图片做些乱七八糟的随机 resize 变换

4)对梯度做 spatial smoothing

这些 trick 从去年的 NIPS 比赛之后就陆续被大家用了。这次的人脸攻击用了 1,2,3。第三条是我比赛时发现代码不 work 临时加上的。事后验证发现,这一点尤其重要。如果不加的话攻击很难成功。

在相关的 GitHub repo 中,我们可以看到该团队的攻击代码和结果:

结果

比赛期间,吴育昕团队成功地攻击了AWS名人鉴别系统,让它把蒋昌建识别为了施瓦辛格。

GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

下面这个挑战比较困难(不同随机种子的成功率较低),可能是因为:1)原人物和目标人物都是美国名人。2)性别不同。

GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

很明显,Azure Vision API 和 Clarifai Celebrity Recognition 系统都可以被欺骗:

GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

GeekPwn对抗样本挑战赛冠军队伍开源人脸识别攻击解决方案

以上图像的原版本和对抗版本都可以从以下地址找到,若有兴趣你可以下载并在公开 API 上进行测试: https://github.com/ppwwyyxx/Adversarial-Face-Attack/blob/master/images

使用代码的准备工作

1. 安装 TensorFlow ≥ 1.7

2. 按照 facenet wiki 中的步骤 1 - 4 设置 facenet (https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Validate-on-LFW)

3. 复制此 repo 并解压内部的预训练模型:

git clone https://github.com/ppwwyyxx/Adversarial-Face-Attack
cd Adversarial-Face-Attack
wget https://github.com/ppwwyyxx/Adversarial-Face-Attack/releases/download/v0.1/model-20180402-114759.tar.bz2
tar xjvf model-20180402-114759.tar.bz2

你也可以从 facenet 下载模型( https://github.com/davidsandberg/facenet#pre-trained-models )。

4. 验证模型和数据集:

./face_attack.py --data /path/to/lfw_mtcnnpy_160 --validate-lfw
# /path/to/lfw_mtcnnpy_160 is obtained above in step #4 in facenet wiki.

它应该在 LFW 数据集上有高准确率,如:

<mark data-type="technologies" data-id="8be77eae-12da-4e9e-9a88-b7f5bae98c2e">Accuracy</mark>: 0.99517+-0.00361
Validation rate: 0.97467+-0.01454 @ FAR=0.00067

执行攻击

./face_attack.py --data /path/to/lfw_mtcnnpy_160 \
    --attack images/clean-JCJ.png \
    --target Arnold_Schwarzenegger \
    --output JCJ-to-Schwarzenegger.png

--target 必须是在 LFW 数据集中有很多图像(越多越好)的人。可以通过以下方式找到这种人:

find /path/to/lfw_mtcnnpy_160/ -type f -printf "%h\0" | \
    xargs -0 -L1 basename | sort | uniq -c | sort -k1 -n 

你可以在 LFW 目录中添加新的名人作为 victim,或者为 LFW 中现有的名人添加图像。添加新图像之后,你需要重复 facenet wiki 中的步骤 4,以裁剪和对齐添加的新图像。

请注意,攻击包含随机性:你不会每次都得到相同的输出。


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

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