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OMLASP - Open Machine Learning Application Security Projectは、機械学習アルゴリズムを監査するための標準となることを目的としています。アルゴリズムのセキュリティだけでなく、そのバイアスにも焦点を当てます。通常、機械学習や深層学習アルゴリズムを使用するアプリケーションが展開される場合、セキュリティ監査では従来の脆弱性のみがチェックされます。しかし、これらのアルゴリズムは、攻撃者に悪用される可能性のある他の脆弱性にもさらされており、それらは本フレームワークまたはツールセットを通じて確認できます。これらの攻撃に関する情報はインターネット上に多く存在しますが、断片的であったり、教育的な内容であったり、学術論文に直接記載されていることがほとんどです。私たちは、機械学習の専門家ではないサイバーセキュリティの世界にもこれらの攻撃手法を提供したいと考えています。そこで、サイバーセキュリティの世界で誰もが知っているもの、MITRE ATT&CKマトリクス（攻撃者の戦術、技法、および一般的な知識）を参考にしました。
OMLASPは、前述した攻撃の一部を実行するためのシンプルなツールの実装を提供し、実際にその動作を確認できます。Pythonで作成されたOMLASPのソースコードはすべてオープンソースであり、セキュリティ監査人のニーズに応じて変更できるように設計されています。また、これらのツールの実装に使用された関連理論をすべてまとめた学術論文も含まれています。
各ツールを実行するために必要な要件は、それぞれのディレクトリに記載されています。また、適切に実行するための情報をまとめたREADMEファイルも各ディレクトリにあります。ツールはLinuxおよびWindows 11でテスト済みです。パフォーマンスを最適化するため（必須ではありませんが）、16GBのRAMとGPUを搭載していることが推奨されます。
各ツールに対応するフォルダ内のREADMEファイルを確認してください。
このプロジェクトはGNU General Public Licenseの下でライセンスされています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。
本ソフトウェアは「現状のまま」提供され、明示または黙示を問わず、商品性、特定目的への適合性、および非侵害の保証を含むいかなる保証もありません。いかなる場合においても、作者または著作権者は、契約行為、不法行為、またはその他の行為に基づくかどうかにかかわらず、本ソフトウェアまたはその使用もしくはその他の取引に起因または関連するいかなる請求、損害、その他の責任も負わないものとします。リポジトリにライセンス通知が含まれている場合、あなたがリポジトリにコントリビューションを行う際には、同じ条件でコントリビューションをライセンスすることに同意し、かつ、そのコントリビューションをそれらの条件でライセンスする権利を有することに同意したものとみなされます。コントリビューションを異なる条件でライセンスするための別個の契約（コントリビューターライセンス契約など）を結んでいる場合、その契約が優先されます。
本ソフトウェアにはQAプロセスはありません。本ソフトウェアは概念実証です。
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