Описание
Инструментарий для противодействия атакам (ART) — это комплексная библиотека Python, сосредоточенная на безопасности моделей машинного обучения. Как проект под эгидой LF AI & Data Foundation, ART предоставляет разработчикам и исследователям необходимые инструменты для оценки, защиты и проверки моделей и приложений машинного обучения от атак. Изначально разработанный IBM, ART был передан в LF AI в июле 2020 года, что подчеркивает его значимость в сообществе ИИ.
Инструментарий поддерживает широкий спектр популярных фреймворков машинного обучения, включая TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost и GPy. Он универсален в обработке различных типов данных, таких как изображения, таблицы, аудио и видео, и применим к множеству задач машинного обучения, таких как классификация, обнаружение объектов, генерация и сертификация.
ART оснащен 39 модулями атак, которые классифицируются на четыре основные категории: уклонение, отравление, извлечение и вывод. Эти модули позволяют пользователям моделировать и изучать различные сценарии атак. Кроме того, ART предлагает 29 модулей защиты, которые организованы в пять категорий: предварительная обработка, постобработка, обучение, преобразование и обнаружение. Эти механизмы защиты помогают укрепить модели против потенциальных атак.
Инструментарий также включает поддержку трех метрик устойчивости, одной метрики сертификации и одной метрики верификации, предоставляя комплексный набор для оценки устойчивости моделей машинного обучения. Пользователи могут найти подробную информацию о этих метриках и оценщиках в руководстве пользователя, а также примеры блокнотов, чтобы облегчить начало работы с ART.
ART поощряет участие сообщества через свой репозиторий на GitHub, где пользователи могут внести свой вклад в его развитие. Проект также поддерживает три почтовых списка для удовлетворения различных интересов, начиная от объявлений о достижениях до технических обсуждений. Этот проект с открытым исходным кодом является ценным ресурсом для всех, кто хочет повысить безопасность и устойчивость своих моделей ИИ.
Основные функции Инструментарий для противодействия атакам
Поддержка популярных фреймворков машинного обучения
Обработка различных типов данных
39 модулей атак
29 модулей защиты
Включены метрики устойчивости
Метрики сертификации и верификации
Разработка с участием сообщества
Проект с открытым исходным кодом
Как использовать Инструментарий для противодействия атакам?
Настройка: Настройте инструментарий, используя руководство пользователя
Использование: Реализуйте модули атак и защиты
Оценка: Оцените устойчивость модели с помощью метрик
Вклад: Присоединяйтесь к сообществу на GitHub
Варианты использования Инструментарий для противодействия атакам
- Оценка модели
- Защита от атак
- Исследования в области безопасности
- Вклад в сообщество
- Образовательные цели
