trusted-ai/adversarial-robustness-toolboxएडवर्सेरियल मशीन लर्निंग सुरक्षा के लिए पायथन लाइब्रेरी, जो रेड और ब्लू टीमों को प्रमुख ML फ्रेमवर्क्स में evasion, poisoning, extraction और inference हमले और बचाव चलाने में सक्षम बनाती है।
चीनी README के लिए यहाँ क्लिक करें
एडवर्सेरियल रोबस्टनेस टूलबॉक्स (ART) मशीन लर्निंग सुरक्षा के लिए एक Python लाइब्रेरी है। ART को Linux Foundation AI & Data Foundation (LF AI & Data) द्वारा होस्ट किया गया है। ART डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को Evasion, Poisoning, Extraction, और Inference के प्रतिकूल खतरों के विरुद्ध मशीन लर्निंग मॉडल और अनुप्रयोगों की सुरक्षा और मूल्यांकन करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। ART सभी लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy, आदि), सभी डेटा प्रकारों (छवियाँ, तालिकाएँ, ऑडियो, वीडियो, आदि) और मशीन लर्निंग कार्यों (वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, वाक् पहचान, जनरेशन, प्रमाणन, आदि) का समर्थन करता है।
यह लाइब्रेरी निरंतर विकास में है। प्रतिक्रिया, बग रिपोर्ट और योगदान का स्वागत है!
यह सामग्री आंशिक रूप से Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) द्वारा अनुबंध संख्या HR001120C0013 के तहत समर्थित कार्य पर आधारित है। इस सामग्री में व्यक्त किए गए कोई भी विचार, निष्कर्ष और सिफारिशें लेखक(ों) के हैं और जरूरी नहीं कि Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) के विचारों को प्रतिबिंबित करें।
| आरंभ करें | दस्तावेज़ीकरण | योगदान |
|---|
| - इंस्टॉलेशन - उदाहरण - नोटबुक | - हमले - बचाव - एस्टीमेटर - मेट्रिक्स - तकनीकी दस्तावेज़ीकरण | - स्लैक, आमंत्रण - योगदान - रोडमैप - उद्धरण |
