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pgm-attack — 针对PGM索引的投毒攻击研究代码，演示如何构造对抗性数据以降低学习型索引的性能。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/atsukisato/pgm-attack
机器学习论文与研究AI 安全对抗性攻击
GitHubatsukisato/pgm-attack

pgm-attack

针对PGM索引的投毒攻击研究代码，演示如何构造对抗性数据以降低学习型索引的性能。

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PGM-attack

概述

我们论文 Poisoning Attacks on the PGM-index 的官方代码。

快速开始

1. 克隆与子模块

git clone https://github.com/atsukisato/pgm-attack.git
cd pgm-attack
git submodule update --init --recursive

2. 构建

./scripts/build.sh

需要 CMake（参见依赖项）。输出位于 build/ 下（默认二进制文件在 build/bin 中）。

3. 下载、预处理与合成数据

./scripts/download_alex_dataset.sh       # ALEX
./scripts/download_mgbench.sh            # mgbench
./scripts/download_sosd_datasets.sh      # SOSD
./scripts/preprocess_alex_dataset.sh     # ALEX
./scripts/preprocess_mgbench.sh          # mgbench
./scripts/generate_synthetic_dataset.sh  # synthetic

4. 实验

每次运行通过 ./scripts/run_experiment.sh <config.json> 接收一个 JSON 配置。示例：

4.1 最大化最大误差（例如 n=16，连续方法）

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/maximize_maxerror_consec/baseline_n16.json"

4.2 最小化覆盖的合法键（例如 epsilon=2，连续方法）

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/minimize_segment_length/baseline_epsilon2.json"

4.3 最大化 m_opt（PGM-index 示例）

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/inject_poisons_to_minimize_segment_length_swing_lambda_with_theta/baseline.json"

4.4 m_opt 的上界（依赖实例的示例）

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/upper_bound/fix_w_per_block/baseline.json"

4.5 运行所有实验（批量）

运行 scripts/run_all_experiment.sh 中的完整实验配置列表（编辑该文件以更改集合）。

./scripts/run_all_experiment.sh

5. 图表与表格

在仓库根目录下：

./scripts/plot.sh
./scripts/print_table.sh

图表和日志写入 fig/ 下。请先安装 Python 依赖：pip install -r requirements.txt。

依赖项

  • C++ 工具链： g++、make 和 CMake（构建脚本使用 CMake 进行配置，并通过 cmake --build 构建，后者通常调用 Make）。
  • Python 3 及 requirements.txt 中的包（绘图 / 表格脚本）。
  • jq — ./scripts/run_experiment.sh 解析实验 JSON 所需。

项目结构

路径作用
src/C++ 源代码（攻击、PGM 基准测试、工具、上界）。
configs/experiments/实验 JSON 配置（路径位于 poison_attack/、upper_bound/ 等下）。
scripts/构建、数据、run_experiment.sh、run_all_experiment.sh、plot.sh、print_table.sh。
third_party/Git 子模块（PGM-index、FITing-Tree、RadixSpline）。
data/、results/、fig/数据、运行输出以及生成的图表 / 表格日志。
plot/Python 绘图和表格打印脚本。

Docker

构建一次镜像：

./docker_build.sh
  • docker_run.sh — 交互式容器：将仓库挂载到 /workspace，分配 8 个 CPU（0–7），进入 bash，以便手动构建和运行命令。
  • docker_run_all.sh — 分离运行：在容器内（8 个 CPU）执行 ./scripts/run_all_experiment.sh，并将标准输出写入 results/run_all.log。
  • docker_run_all_single_cpu.sh — 与 docker_run_all.sh 相同，但使用一个 CPU 和 OMP_NUM_THREADS=1 进行单线程运行。

三者均使用镜像 pgm_poisoning:latest，并采用与脚本中相同的 capability / volume 设置。

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