foolbox

home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox：在 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 中快速发起对抗攻击，以基准测试机器学习模型的鲁棒性" actionText: 开始使用 → actionLink: /guide/ features:

• title: 原生性能 details: Foolbox 3 基于 EagerPy 构建，可原生运行于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 中。
• title: 最先进的攻击方法 details: Foolbox 提供了大量最先进的基于梯度与基于决策的对抗攻击方法。
• title: 类型检查 details: 借助 Foolbox 中丰富的类型注解，你可以在运行代码之前发现错误。 footer: 版权所有 © 2022 Jonas Rauber, Roland S. Zimmermann

什么是 Foolbox？

Foolbox 是一个 Python 库，可让你轻松地对深度神经网络等机器学习模型发起对抗攻击。它基于 EagerPy 构建，可原生支持 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 中的模型。

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)