foolbox

home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox: PyTorch, TensorFlow, JAX에서 머신러닝 모델의 견고성을 벤치마킹하기 위한 빠른 적대적 공격" actionText: 시작하기 → actionLink: /guide/ features:

• title: 네이티브 성능 details: Foolbox 3은 EagerPy를 기반으로 구축되었으며 PyTorch, TensorFlow, JAX에서 기본적으로 실행됩니다.
• title: 최첨단 공격 기법 details: Foolbox는 최첨단 그래디언트 기반 및 결정 기반 적대적 공격을 대규모로 제공합니다.
• title: 타입 검사 details: Foolbox의 광범위한 타입 어노테이션 덕분에 코드를 실행하기 전에 버그를 잡을 수 있습니다. footer: 저작권 © 2022 Jonas Rauber, Roland S. Zimmermann

Foolbox란 무엇인가요?

Foolbox는 딥 뉴럴 네트워크와 같은 머신러닝 모델에 대해 적대적 공격을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 Python 라이브러리입니다. EagerPy를 기반으로 구축되었으며, PyTorch, TensorFlow, JAX의 모델과 기본적으로 호환됩니다.

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)