Hieronder volgt een voorstel voor het ontwerpen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat robuust is tegen adversariële aanvallen zoals FGSM en PGD, specifiek voor Chest X-ray classificatie met 5 klassen en 20.000 afbeeldingen. Het ontwerp richt zich op het behouden van hoge nauwkeurigheid en een maximale nauwkeurigheidsdaling van 5% onder aanvalssituaties. **1. Architectuurelementen** - **Inputlaag:** Afbeeldingen resizen naar een consistente grootte (bijvoorbeeld 224x224x1 of 3 kanalen, afhankelijk van dataset). - **Convolutionele lagen:** - Gebruik meerdere blokken van convolution (3x3 kernels) met padding, gevolgd door Batch Normalization en ReLU-activering. - Bijvoorbeeld: 3-4 convolutionele blokken met toenemende filters (bijvoorbeeld 64, 128, 256, 512). - **Poolinglagen:** - MaxPooling (2x2) na elk blok voor downsampling en om lokale kenmerken te extraheren. - **Dropout en Regularisatie:** - Dropout met een rate van 0.5 na volledig verbonden lagen om overfitting te voorkomen. - **Fully connected lagen:** - Eén of twee dense lagen (bijvoorbeeld 512 en 256 units) met ReLU en Dropout. - **Outputlaag:** - Softmax-activatie met 5 outputklassen. **2. Verdedingingslagen en technieken** - **Adversariele Trainingsstrategie:** - Gebruik **adversariele training**: voeg tijdens de training gegenereerde adversariele voorbeelden toe (FGSM en PGD). - Voor FGSM: snel gegenereerde ruis op basis van gradienten. - Voor PGD: meer iteratieve aanvallen voor sterkere adversariële voorbeelden. - **Gradient-regularisatie:** - Voeg een term toe aan de verliesfunctie die de graad van verandering (gradient) van de output met betrekking tot de input minimaliseert (bijvoorbeeld input-gewapende regularisatie). - **Input preprocessing en augmentatie:** - Ruis toevoegen, random cropping, rotations, en contrastaanpassingen om het model robuuster te maken. **3. Regularisatiemethoden** - **Batch Normalization:** - Stabiliseert training en vermindert overfitting. - **Dropout:** - Zoals hierboven beschreven. - **Weight decay (L2-regularisatie):** - Voeg L2-term toe aan gewichten om overfitting te voorkomen. - **Feature Squeezing:** - Reduceer de kleur- of grijswaardenresolutie om kleine perturbaties te verminderen. **4. Adversariele Trainingsstrategie** - **Generate adversariele voorbeelden tijdens training:** - Compute FGSM- en PGD-aanvallen op de trainingsbatch. - Voeg de gegenereerde voorbeelden toe aan de trainingsset met de originele voorbeelden. - **Mixed training:** - Train op een mix van normale en adversariele voorbeelden om de modelrobustheid te vergroten. - **Iteratief verbeteren:** - Herhaal dit proces om het model te laten leren van sterkere aanvallen. **5. Evaluatie en fine-tuning** - **Robuustheidstest:** - Test het model op nieuwe FGSM- en PGD-aanvallen met verschillende sterktes (bijvoorbeeld verschillende ε-waarden). - **Hyperparameterafstemming:** - Pas epsilon, aantal PGD-iteraties, en regularisatieparameters aan om optimale balans tussen nauwkeurigheid en robuustheid te vinden. **Samenvatting:** | Element | Specificatie | |--------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------| | Architectuur | Diepe CNN met convolution, BatchNorm, ReLU, MaxPooling, Dropout, fully connected lagen | | Verdedingingslagen | Adversariele training (FGSM, PGD), gradient regularisatie, feature squeezing | | Regularisatie | Dropout, weight decay, BatchNorm, data augmentation | | Trainingstrategie | Mix van normale en adversariele voorbeelden, iteratieve aanvallen tijdens training | | Doel | Maximaal 5% nauwkeurigheidsverlies onder FGSM- en PGD-aanvallen | Door deze methoden te combineren, ontwikkel je een CNN dat sterk weerstand biedt tegen adversariële aanvallen zonder significante verlies in classificatienauwkeurigheid.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd voorstel voor het ontwerp van een robuust CNN tegen FGSM- en PGD-aanvallen voor uw Chest X-ray dataset. ### Overkoepelende Strategie: Adversariële Training De hoeksteen van uw verdediging zal **Adversariële Training** zijn. Dit is de meest effectieve methode om een model direct weerbaar te maken tegen specifieke aanvallen. We trainen het model niet alleen op natuurlijke voorbeelden, maar ook op gegenereerde adversariële voorbeelden, waardoor het leert deze te negeren. --- ### 1. Architectuurelementen (De Basis) Een gebalanceerde architectuur is cruciaal: diep genoeg voor goede prestaties, maar niet zo complex dat het extreem vatbaar wordt voor aanvallen. * **Backbone Architectuur:** Gebruik een **Pre-trained ResNet-50** model. * **Reden:** ResNet's skip-connections helpen het gradient vanishing probleem te verminderen, wat de stabiliteit tijdens zowel normale als adversariële training ten goede komt. Pre-training op ImageNet geeft het model een sterke basis voor feature-extractie, wat de uiteindelijke nauwkeurigheid en convergentiesnelheid verbetert. * **Aanpassingen:** * Vervang de laatste volledig verbonden laag voor 5 klassen (i.p.v. 1000 van ImageNet). * Overweeg een **Global Average Pooling (GAP)** laag vóór de laatste FC-laag. Dit reduceert het aantal parameters en kan de robuustheid enigszins verbeteren. --- ### 2. Verdedigingslagen & Methoden (Proactieve Verdediging) Deze lagen worden in de architectuur ingebouwd om de impact van perturbaties te verminderen. * **Gradient Masking Beperking:** Vermijd complexe of niet-differentieerbare lagen die gradient masking veroorzaken (een schijnveiligheid). Focus op methoden die de input daadwerkelijk stabiliseren. * **Feature Denoising:** Implementeer **Denoising Blocks** geïnspireerd op het werk van Xie et al. (2019). Plaats deze blokken na de ResNet-blokken in het midden van het netwerk. * **Hoe:** Een klein subnetwerk (bv. een of twee convolutielagen) dat de feature maps van het vorige blok ontvangt en ruis verwijdert. Dit helpt het model om zich te concentreren op robuuste features. * **Spatial Robustness:** **Randomized Smoothing** (test-tijd verdediging). Train het model zoals gewoonlijk. Tijdens inferentie, maak meerdere gekopieën van de input afbeelding, pas kleine willekeurige rotaties/verschuivingen toe (bv. ±2 pixels, ±2 graden), en aggregate de voorspellingen. Dit maakt het voor een aanvaller veel moeilijker om een consistente perturbatie te berekenen. --- ### 3. Regularisatiemethoden (Preventieve Verdediging) Deze technieken voorkomen overfitting en zorgen voor een soepeler, robuuster beslissingslandschap. * **Label Smoothing:** Vervang harde labels (bv. [0, 0, 1, 0, 0]) door zachte labels (bv. [0.02, 0.02, 0.92, 0.02, 0.02]). Dit voorkomt dat het model te zelfverzekerd wordt in zijn voorspellingen, wat de gevoeligheid voor kleine perturbaties (de kern van een adversarial attack) vermindert. * **Gewichtsdecay (L2 Regularisatie):** Gebruik een matige sterkte (bv. `1e-4`) om de grootte van de gewichten te beperken en overfitting tegen te gaan. --- ### 4. Adversariële Trainingsstrategieën (Kern van de Verdediging) Dit is waar het model daadwerkelijk "leert vechten". * **Aanvalsstrategie (Om tegen te trainen):** * **PGD (Projected Gradient Descent):** Dit is uw primaire aanval voor het genereren van trainingsvoorbeelden. PGD is een sterke iteratieve aanval en training hiertegen biedt vaak ook robuustheid tegen zwakkere aanvallen zoals FGSM. * **Parameters voor PGD:** `epsilon (ε) = 8/255`, `alpha (α) = 2/255`, `aantal stappen = 10`. Dit is een standaardsterkte die een goede balans biedt tussen uitdaging en haalbaarheid. * **Trainingsloop (Het recept):** 1. **Mini-batch:** Haal een batch natuurlijke afbeeldingen `X` op. 2. **Aanval Genereren:** Voor elke afbeelding in `X`, genereer een adversariële tegenhanger `X_adv` met behulp van de PGD-aanval **op het huidige model**. Dit is belangrijk: de aanval moet altijd worden gegenereerd op het meest recente model. 3. **Gewichtsupdate:** Voer een trainingsstap uit met een gecombineerde batch van zowel de natuurlijke afbeeldingen `X` als de adversariële afbeeldingen `X_adv`. 4. **Verliesfunctie:** Gebruik een gecombineerd verlies: `Verlies = (Verlies_natuurlijk + Verlies_adversarieel) / 2`. * **Optimalisator & Scheduler:** * **Optimalisator:** **AdamW** (deed het beter dan SGD in veel recente robuustheidsexperimenten vanwege zijn ingebouwde correctie voor gewichtsdecay). * **Learning Rate Scheduler:** **Cosine Annealing** of **Step-based decay**. Adversariële training is moeizaam; een scheduler die de learning rate langzaam verlaagt, helpt bij betere convergentie. --- ### 5. Praktische Implementatie & Evaluatie * **Data Preprocessing:** Standaardisatie (normaliseer naar mean=0, std=1 voor de ImageNet-pre-training). Gebruik data-augmentatie voor natuurlijke voorbeelden (random horizontale flip, kleine rotaties) om de natuurlijke nauwkeurigheid te boosten. * **Evaluatieprotocol:** 1. Train het model met de bovenstaande adversariële trainingsroutine. 2. Test de **natuurlijke nauwkeurigheid** op een schone testset. 3. Test de **robuste nauwkeurigheid** door de **gehele testset** aan te vallen met zowel **FGSM** en **PGD** (met dezelfde `epsilon` als tijdens training) en meet daarna de nauwkeurigheid. * **Doel:** Natuurlijke nauwkeurigheid >90%, Robuuste nauwkeurigheid (onder aanval) slechts ~5% lager. ### Samenvatting van de Trainingspijplijn 1. **Backbone:** Pre-trained ResNet-50 + GAP + aanpassing voor 5 klassen. 2. **Training:** Adversariële training met PGD-aanvallen (`ε=8/255`). 3. **Regularisatie:** Label Smoothing + Gewichtsdecay (AdamW). 4. **Verdedigingslagen:** Feature Denoising Blocks in de architectuur. 5. **Inferentie (Optioneel):** Randomized Smoothing voor extra robuustheid. Dit ontwerp is een sterke basis die is afgestemd op uw specifieke eisen. Het vereist significant meer rekenkracht dan standaard training, maar levert een model op dat bestand is tegen real-world adversariële bedreigingen voor uw medische beeldclassificatietaak.