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CLIPGuard — 使用SAM分割和CLIP模型来规避基于AI的诈骗图像分类器的对抗性图像扰动工具,用于安全研究。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/wsu-cyber-security-lab-ai/clipguard
防御工具机器学习论文与研究AI 安全对抗性攻击
GitHubwsu-cyber-security-lab-ai/clipguard

CLIPGuard

使用SAM分割和CLIP模型来规避基于AI的诈骗图像分类器的对抗性图像扰动工具,用于安全研究。

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53个月前尚未审核

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CLIPGuard


安装

1. 创建虚拟环境(推荐)

root@kitploit:~
python -m venv clipguard_env
source clipguard_env/bin/activate

2. 安装 PyTorch(CUDA 示例)

root@kitploit:~
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

对于 CPU:

root@kitploit:~
pip install torch torchvision

3. 安装依赖项

root@kitploit:~
pip install -r requirements.txt

使用方法

root@kitploit:~
python CLIPGuard.py   --input SCAM_Image_path   --output ./goodclip_out   --sam_ckpt sam_vit_h.pth path   --clip_model ViT-B-16 --clip_pretrained openai   --grid 8x8  
--perturb mask

使用自定义类别的示例:

root@kitploit:~
python CLIPGuard.py     --input image.jpg     --output results/     --classes "church,tench,garbage truck"     --templates "a photo of a {}"

项目结构

root@kitploit:~
CLIPGuard/
│
├── CLIPGuard.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── examples/

环境要求

参见 requirements.txt。

主要依赖项:

  • torch
  • open_clip_torch
  • opencv-python
  • numpy
  • pillow

可选:

  • segment-anything
  • diffusers

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