adversarial-robustness-toolbox
机器学习安全与对抗性威胁防护库
Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库，为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具，以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架（如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等），适用于各种数据类型（图像、表格、音频、视频等）和任务（分类、目标检测、语音识别等）。持续开发中，欢迎反馈和贡献。
Adversarial Robustness Toolbox (ART)：机器学习安全的强大工具
Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是一个专注于机器学习安全的 Python 库，由 Linux Foundation AI & Data Foundation (LF AI & Data) 托管。这个工具箱为开发者和研究人员提供了一套全面的工具，用于保护和评估机器学习模型和应用程序免受各种对抗性威胁，包括规避、投毒、提取和推理。
全面的框架和数据类型支持
ART 的一个显著特点是其广泛的兼容性。它支持几乎所有流行的机器学习框架，包括 TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost 和 GPy 等。此外，ART 可以处理各种数据类型，如图像、表格数据、音频和视频等。在机器学习任务方面，ART 覆盖了分类、目标检测、语音识别、生成和认证等多个领域。
对抗性威胁的全方位防护
ART 的核心功能是帮助用户应对四种主要的对抗性威胁：
- 规避攻击：欺骗模型做出错误预测
- 投毒攻击：通过污染训练数据来影响模型性能
- 模型提取：未经授权复制或窃取模型
- 推理攻击：从模型输出中推断敏感信息
ART 提供了针对这些威胁的各种防御策略和评估工具，使用户能够全面保护其机器学习系统。
红队蓝队双重视角
ART 的设计理念兼顾了安全评估（红队）和防御实施（蓝队）两个方面：
- 红队视角：ART 提供了各种攻击方法，允许安全研究人员模拟潜在的对手，测试模型的脆弱性。
- 蓝队视角：ART 配备了丰富的防御技术和鲁棒性增强方法，帮助开发者构建更安全、更可靠的机器学习系统。
丰富的学习资源
ART 项目提供了大量的学习资源，包括详细的文档、示例代码和 Jupyter 笔记本。这些资源涵盖了各种攻击和防御方法、评估指标以及不同类型的机器学习模型。无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都能在 ART 的生态系统中找到有价值的信息和工具。
活跃的社区支持
作为一个开源项目，ART 拥有一个活跃的社区。用户可以通过 Slack 频道与其他开发者和研究人员交流，分享经验和寻求帮助。项目维护者也欢迎社区贡献，包括报告 bug、提出新功能建议或直接提交代码。
持续发展
ART 处于持续开发状态，项目团队不断更新和改进工具箱的功能。用户反馈和贡献在 ART 的发展中起着重要作用，使其能够跟上快速发展的机器学习安全领域的步伐。
总之，Adversarial Robustness Toolbox 是一个强大、全面且用户友好的工具，为那些关心机器学习系统安全性的开发者和研究人员提供了宝贵的资源。无论是评估现有系统的脆弱性，还是构建更加鲁棒的机器学习模型，ART 都是一个不可或缺的助手。
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