如何使用OpenAttack进行文本对抗攻击

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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

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：

使用样例

(1) 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)

(2) 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)