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adversarial-robustness-toolbox — Biblioteca de Python para la seguridad del aprendizaje automático adversarial, que permite a los equipos rojo y azul ejecutar ataques y defensas de evasión, envenenamiento, extracción e inferencia en los principales frameworks de ML. | Kitploit
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Biblioteca de Python para la seguridad del aprendizaje automático adversarial, que permite a los equipos rojo y azul ejecutar ataques y defensas de evasión, envenenamiento, extracción e inferencia en los principales frameworks de ML.

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6.2k1.3khace 9 mesesRevisado por Kitploit

Adversarial Robustness Toolbox (ART) v1.20


CodeQL Documentation Status PyPI codecov Code style: black License: MIT PyPI - Python Version slack-img Downloads Downloads CII Best Practices

README en chino, haga clic aquí

Descripción de imagen de respaldo

Adversarial Robustness Toolbox (ART) es una librería de Python para la seguridad del aprendizaje automático. ART está alojado por la Linux Foundation AI & Data Foundation (LF AI & Data). ART proporciona herramientas que permiten a desarrolladores e investigadores defender y evaluar modelos y aplicaciones de aprendizaje automático frente a las amenazas adversariales de Evasión, Envenenamiento, Extracción e Inferencia. ART es compatible con todos los frameworks populares de aprendizaje automático (TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy, etc.), todos los tipos de datos (imágenes, tablas, audio, vídeo, etc.) y tareas de aprendizaje automático (clasificación, detección de objetos, reconocimiento de voz, generación, certificación, etc.).

Amenazas Adversariales

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ART para equipos rojo y azul (selección)

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La librería está en desarrollo continuo. ¡Los comentarios, los informes de errores y las contribuciones son muy bienvenidos!

Agradecimientos

Este material se basa parcialmente en el trabajo respaldado por la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) bajo el Contrato N.º HR001120C0013. Las opiniones, hallazgos y conclusiones o recomendaciones expresadas en este material son las de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).

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