实时录屏破解对抗样本防御机制全过程

实时录屏破解对抗样本防御机制

近期成功破解了某国际会议CCS 2020收录的对抗样本防御方案，并完整录制了2.5小时的终端操作过程。与往常仅发布技术报告不同，本次通过屏幕实录展示从首次接触防御代码到完全攻破的全流程。

技术实现要点

1. 代码架构

• 使用screen工具全程记录终端操作
• 基于Python实现梯度下降攻击（PGD）
• 修改损失函数实现攻击优化

2. 攻击演进过程

# 基础攻击实现（00:26:28）
python3 inject_trapdoor.py

# 检测评估（01:16:15）
python3 eval_detection.py --model_path ./model --res_path ./results

3. 关键突破节点

• 00:43:38 验证基线攻击效果与论文一致
• 01:16:15 将检测AUC降至0.25
• 02:21:55 最终AUC降至0.017

技术启示

1. 防御方案往往存在可预测的漏洞模式
2. 标准攻击技术经过调优即可实现完全突破
3. 攻击过程更多是系统性工程而非"黑魔法"

陷阱门实现（Trapdoor）

@inproceedings{shan2020gotta,
  title={使用蜜罐捕获神经网络对抗攻击},
  author={某机构研究团队},
  journal={CCS会议论文集},
  year={2020}
}

时间戳索引

时间段	技术动作
00:00-26:28	环境搭建与防御方案分析
26:28-43:38	基础PGD攻击实现
59:02-72:17	损失函数优化方案设计

防御方案的突破通常只需机械式应用现有攻击方法，本次攻破再次验证该规律。希望此实录能改变学界对防御方案评估的认知。
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