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CLIPGuard — Adversarielles Bildstörungswerkzeug, das SAM-Segmentierung und CLIP-Modelle nutzt, um KI-basierte Betrugsbild-Klassifikatoren für Sicherheitsforschung zu umgehen. | Kitploit
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GitHubwsu-cyber-security-lab-ai/clipguard

CLIPGuard

Adversarielles Bildstörungswerkzeug, das SAM-Segmentierung und CLIP-Modelle nutzt, um KI-basierte Betrugsbild-Klassifikatoren für Sicherheitsforschung zu umgehen.

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5vor 3 MonatenNoch nicht geprüft
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CLIPGuard


Installation

1. Virtuelle Umgebung erstellen (empfohlen)

root@kitploit:~
python -m venv clipguard_env
source clipguard_env/bin/activate

2. PyTorch installieren (CUDA-Beispiel)

root@kitploit:~
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Für CPU:

root@kitploit:~
pip install torch torchvision

3. Abhängigkeiten installieren

root@kitploit:~
pip install -r requirements.txt

Verwendung

root@kitploit:~
python CLIPGuard.py   --input SCAM_Image_path   --output ./goodclip_out   --sam_ckpt sam_vit_h.pth path   --clip_model ViT-B-16 --clip_pretrained openai   --grid 8x8  
--perturb mask

Beispiel mit benutzerdefinierten Klassen:

root@kitploit:~
python CLIPGuard.py     --input image.jpg     --output results/     --classes "church,tench,garbage truck"     --templates "a photo of a {}"

Projektstruktur

root@kitploit:~
CLIPGuard/
│
├── CLIPGuard.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── examples/

Anforderungen

Siehe requirements.txt.

Hauptabhängigkeiten:

  • torch
  • open_clip_torch
  • opencv-python
  • numpy
  • pillow

Optional:

  • segment-anything
  • diffusers

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