對抗樣本生成演示

一個簡潔的交互式工具，演示在不同模型（MNIST: LeNet；CIFAR-10: ResNet18）上使用 FGSM/PGD 生成對抗樣本，並對比乾淨/對抗預測、可視化擾動熱力圖。

快速啟動（Streamlit）

• 啟動：
  • 默認端口：python -m streamlit run web/streamlit_app.py
  • 指定端口：python -m streamlit run web/streamlit_app.py --server.port 8508

打開瀏覽器訪問顯示的 Local URL（例如 http://localhost:8508/）。

功能概覽

• 模型選擇：LeNet（MNIST，灰度 28×28）/ ResNet18（CIFAR-10，RGB 32×32）
• 攻擊方法：FGSM / PGD，支持 eps 強度與步數設定
• 圖片上傳：自動轉換到模型輸入規格；縮放插值為 LANCZOS
• eps 單位切換：在 UI 中可選 0~1 或 /255，生成時自動換算
• 擾動熱力圖：顯示每像素擾動幅度（|x_adv - x|）的可視化；可選灰度/偽彩色
• 結果對比：展示乾淨/對抗預測及下載圖片

說明

• 若上傳圖片不屬於本工具提供的標準數據集，無需關注預測數字的語義；對於非定向攻擊，只需關注「乾淨預測」與「對抗預測」是否一致（一致→未成功，不一致→成功）；定向攻擊以是否變為指定目標類為準。
• 熱力圖反映擾動幅度，不會改動原圖；目前以獨立圖呈現。