foolbox

home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox: Schnelle Adversarial-Angriffe zur Bewertung der Robustheit von Machine-Learning-Modellen in PyTorch, TensorFlow und JAX" actionText: Loslegen → actionLink: /guide/ features:

• title: Native Leistung details: Foolbox 3 basiert auf EagerPy und läuft nativ in PyTorch, TensorFlow und JAX.
• title: Modernste Angriffe details: Foolbox bietet eine große Sammlung modernster gradientenbasierter und entscheidungsbasierter Adversarial-Angriffe.
• title: Typprüfung details: Finde Fehler, bevor du deinen Code ausführst, dank der umfangreichen Typannotationen in Foolbox. footer: Copyright © 2022 Jonas Rauber, Roland S. Zimmermann

Was ist Foolbox?

Foolbox ist eine Python-Bibliothek, mit der du ganz einfach Adversarial-Angriffe gegen Machine-Learning-Modelle wie tiefe neuronale Netze ausführen kannst. Sie basiert auf EagerPy und funktioniert nativ mit Modellen in PyTorch, TensorFlow und JAX.

import foolbox as fb

model = ...
fmodel = fb.PyTorchModel(model)

attack = fb.attacks.LinfPGD()
epsilons = [0.0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 0.5, 1.0]
advs, _, success = attack(fmodel, images, labels, epsilons=epsilons)