
적대적 머신러닝 보안을 위한 Python 라이브러리로, 레드 팀과 블루 팀이 주요 ML 프레임워크 전반에서 회피, 중독, 추출, 추론 공격 및 방어를 실행할 수 있게 해줍니다.
Adversarial Robustness Toolbox (ART)는 머신러닝 보안을 위한 Python 라이브러리입니다. ART는 Linux Foundation AI & Data Foundation (LF AI & Data)에서 호스팅합니다. ART는 개발자와 연구자가 머신러닝 모델과 애플리케이션을 회피, 오염, 추출, 추론의 적대적 위협으로부터 방어하고 평가할 수 있게 해주는 도구를 제공합니다. ART는 모든 인기 있는 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy 등), 모든 데이터 유형(이미지, 표, 오디오, 비디오 등) 및 머신러닝 작업(분류, 객체 감지, 음성 인식, 생성, 인증 등)을 지원합니다.
이 라이브러리는 지속적으로 개발 중입니다. 피드백, 버그 리포트, 기여는 언제나 환영합니다!
이 자료는 국방고등연구계획국(DARPA)의 지원을 받은 작업을 기반으로 일부 작성되었습니다 (계약 번호: HR001120C0013). 이 자료에 표현된 의견, 결과, 결론 또는 권고는 저자(들)의 것이며, 국방고등연구계획국(DARPA)의 견해를 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
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