本文主要是介绍【开源实验】模型窃取（KnockoffNet），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
使用KnockoffNet方法对预训练的Resnet50模型进行模型窃取攻击（model stealing attack）
实验设置
数据集（dataset）：CIFAR、MNIST
预训练模型（pretrained model）：Resnet50
受害者模型（victim model）：Resnet50
窃取方法（stealing method）：KnockoffNet
查询次数：10k, 20k, 30k, 40k, 50k
实验结果
补充
KnockoffNet方法
该方法来自论文《Knockoff Nets: Stealing Functionality of Black-Box Models》
论文由Tribhuvanesh Orekondy、Bernt Schiele和Mario Fritz撰写，探讨了在黑盒环境中，即只能通过输入图像并观察输出预测的情况下，攻击者能多大程度上复制一个“受害者”模型的功能
论文将模型功能窃取定义为一个两阶段的过程：
(i) 查询一组输入图像以获得黑盒模型的预测；
(ii) 使用查询到的图像-预测对训练一个“仿冒品”模型。
参考
代码链接
论文链接
这篇关于【开源实验】模型窃取（KnockoffNet）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
