如何使用OpenAttack进行文本对抗攻击

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如何使用OpenAttack进行文本对抗攻击

关于OpenAttack

OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件,该工具基于Python开发,可以处理文本对抗攻击的整个过程,包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等。

功能&使用

OpenAttack支持以下几种功能:

高可用性:OpenAttack提供了易于使用的API,可以支持文本对抗攻击的整个过程;

全面覆盖攻击模型类型:OpenAttack支持句子/单词/字符级扰动和梯度/分数/基于决策/盲攻击模型;

灵活性强&可扩展:我们可以轻松攻击定制目标用户模型,或开发和评估定制的攻击模型;

综合评估:OpenAttack可以从攻击有效性、对抗示例质量和攻击效率等方面全面评估攻击模型;

OpenAttack的使用范围非常广,其中包括但不限于:

为攻击模型提供各种评估基线;

使用其全面评估指标综合评估攻击模型;

借助通用攻击组件,协助快速开发新的攻击模型;

评估机器学习模型对各种对抗攻击的鲁棒性;

通过使用生成的对抗示例丰富训练数据,进行对抗训练以提高机器学习模型的鲁棒性;

工具模块

如何使用OpenAttack进行文本对抗攻击

工具安装

我们可以使用pip安装,或者克隆该项目源码来安装OpenAttack。

使用pip安装(推荐)

pip install OpenAttack

克隆代码库

git clone https://github.com/thunlp/OpenAttack.git
cd OpenAttack
python setup.py install

安装完成之后,我们可以尝试运行“demo.py”来检测OpenAttack是否能够正常工作:

如何使用OpenAttack进行文本对抗攻击

使用样例

基础使用:使用内置攻击模型

OpenAttack内置了一些常用的文本分类模型,如LSTM和BERT,以及用于情感分析的SST和用于自然语言推理的SNLI等数据集。

以下代码段显示了如何使用基于遗传算法的攻击模型攻击SST数据集上的BERT:

import OpenAttack as oa
# choose a trained victim classification model
victim = oa.DataManager.load("Victim.BERT.SST")
# choose an evaluation dataset
dataset = oa.DataManager.load("Dataset.SST.sample")
# choose Genetic as the attacker and initialize it with default parameters
attacker = oa.attackers.GeneticAttacker()
# prepare for attacking
attack_eval = oa.attack_evals.DefaultAttackEval(attacker, victim)
# launch attacks and print attack results
attack_eval.eval(dataset, visualize=True)

高级使用:攻击自定义目标用户模型

下面的代码段显示了如何使用基于遗传算法的攻击模型攻击SST上的自定义情绪分析模型:

import OpenAttack as oa
import numpy as np
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer


# configure access interface of the customized victim model
class MyClassifier(oa.Classifier):
def __init__(self):
self.model = SentimentIntensityAnalyzer()
# access to the classification probability scores with respect input sentences
def get_prob(self, input_):
rt = []
for sent in input_:
rs = self.model.polarity_scores(sent)
prob = rs["pos"] / (rs["neg"] + rs["pos"])
rt.append(np.array([1 - prob, prob]))
return np.array(rt)
# choose the costomized classifier as the victim model
victim = MyClassifier()
# choose an evaluation dataset
dataset = oa.DataManager.load("Dataset.SST.sample")
# choose Genetic as the attacker and initialize it with default parameters
attacker = oa.attackers.GeneticAttacker()
# prepare for attacking
attack_eval = oa.attack_evals.DefaultAttackEval(attacker, victim)
# launch attacks and print attack results
attack_eval.eval(dataset, visualize=True)

项目地址

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