foolbox

home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox: PyTorch、TensorFlow、JAXで機械学習モデルの堅牢性をベンチマークするための高速な敵対的攻撃" actionText: 始める → actionLink: /guide/ features:

• title: ネイティブパフォーマンス details: Foolbox 3はEagerPy上に構築されており、PyTorch、TensorFlow、JAXでネイティブに動作します。
• title: 最先端の攻撃 details: Foolboxは、最先端の勾配ベースおよび決定ベースの敵対的攻撃を幅広く提供します。
• title: 型チェック details: Foolboxの充実した型アノテーションのおかげで、コードを実行する前にバグを発見できます。 footer: Copyright © 2022 Jonas Rauber, Roland S. Zimmermann

Foolboxとは？

Foolboxは、ディープニューラルネットワークなどの機械学習モデルに対して、敵対的攻撃を簡単に実行できるPythonライブラリです。EagerPy上に構築されており、PyTorch、TensorFlow、JAXのモデルをネイティブにサポートします。

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)