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MNIST挑战提交指南：如何正确准备和提交攻击结果

【免费下载链接】mnist_challengeA challenge to explore adversarial robustness of neural networks on MNIST.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/mnist_challenge

MNIST挑战是探索神经网络在MNIST数据集上对抗鲁棒性的开源项目，本指南将帮助你快速掌握攻击结果的准备与提交全流程，让你的 adversarial attack 成果顺利通过评估系统验证。

📋 提交前的准备工作

环境配置要点

1. 克隆项目仓库
   首先确保本地环境已准备就绪，通过以下命令获取完整项目代码：

   git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/mnist_challenge

2. 配置文件检查
   核心参数在 config.json 中定义，需重点确认以下字段：

   • epsilon: 扰动范围上限（默认值通常为0.3）
   • store_adv_path: 攻击样本存储路径（默认生成adv_examples.npy）
   • model_dir: 模型 checkpoint 存放目录

攻击样本生成规范

攻击样本需满足严格的格式要求，否则评估将直接失败：

• 维度要求：必须是 (10000, 784) 的 numpy 数组（10000个样本，每个28×28像素展开）
• 像素范围：所有值必须在 [0, 1] 区间内，避免NaN或越界值
• 扰动限制：L∞范数（最大扰动值）不得超过config.json中定义的epsilon

⚙️ 攻击结果生成流程

1. 选择攻击算法

项目提供了基础的 PGD 攻击实现 pgd_attack.py，你可以：

• 直接使用现有攻击方法（修改参数后运行）
• 集成自定义攻击算法（需保持接口兼容）

2. 生成对抗样本

运行攻击脚本生成符合要求的.npy文件：

python pgd_attack.py

成功执行后，会在指定路径生成攻击样本文件（默认adv_examples.npy）。

3. 本地验证关键步骤

在提交前务必进行本地验证，避免因格式错误导致失败：

检查文件格式

import numpy as np x_adv = np.load('adv_examples.npy') print(f"形状检查: {x_adv.shape == (10000, 784)}") # 必须返回 True print(f"范围检查: {np.amin(x_adv) >= 0 and np.amax(x_adv) <= 1}") # 必须返回 True

运行本地评估

使用 run_attack.py 验证攻击效果：

python run_attack.py

该脚本会自动：

• 检查样本格式有效性
• 计算模型在攻击样本上的准确率
• 生成预测结果文件 pred.npy

📤 正式提交步骤

提交文件清单

需同时提交以下两个文件：

1. 对抗样本文件：adv_examples.npy（严格遵循格式要求）
2. 预测结果文件：pred.npy（由run_attack.py自动生成）

评估流程说明

提交后系统将通过 eval.py 进行自动化评估，主要步骤包括：

1. 加载最新模型 checkpoint
2. 对攻击样本进行批次处理
3. 计算自然准确率与对抗准确率
4. 生成评估报告（包含损失值与准确率指标）

结果查看方式

评估结果将以两种形式呈现：

• 终端输出：实时显示准确率（如adversarial: 45.23%）
• Tensorboard 日志：详细指标存储在model_dir/eval目录

❗ 常见错误与解决方案

格式错误类

• "Invalid shape" 错误
  → 检查样本维度是否为 (10000, 784)，可使用x_adv = x_adv.reshape(10000, 784)修复

• "Invalid pixel range" 错误
  → 执行归一化操作：x_adv = np.clip(x_adv, 0, 1)

评估失败类

• 扰动超限
  → 降低攻击强度或调整epsilon参数，确保np.amax(np.abs(x_nat - x_adv)) <= epsilon

• 模型加载失败
  → 确认model_dir中存在有效 checkpoint，可运行fetch_model.py获取预训练模型

📌 最佳实践建议

1. 版本控制
   对攻击代码和生成样本进行版本管理，推荐使用分支记录不同攻击策略

2. 参数调优
   通过调整 config.json 中的k（迭代次数）和a（步长）优化攻击效果

3. 结果复现
   保存所有实验参数，确保攻击结果可复现（建议使用requirements.txt固定依赖版本）

通过以上步骤，你就能顺利完成MNIST挑战的攻击结果提交。祝你的 adversarial attack 取得优异成绩！

【免费下载链接】mnist_challengeA challenge to explore adversarial robustness of neural networks on MNIST.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/mnist_challenge