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DeepRobust

PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库

DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库,专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法,支持MNIST、CIFAR10等数据集,可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究,也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击,并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN,支持ImageNet数据集,新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型,以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具,成为全面的对抗性机器学习研究平台。

adversarial-attacks-pytorch - 提供对抗攻击方法的PyTorch库,支持多种攻击技术
Adversarial ExamplesGithubPyTorchTorchattacks对抗攻击开源项目计算机视觉
Torchattacks是一个专为PyTorch用户设计的对抗攻击库,提供类似PyTorch的接口和函数,便于生成对抗样本。支持包括FGSM、PGD、CW和AutoAttack在内的多种攻击方法,并附有详细的使用案例和安装指南,适用于机器学习和深度学习模型的安全性测试和对抗训练效果的提升。
adversarial-robustness-toolbox - 机器学习安全与对抗性威胁防护库
Adversarial Robustness ToolboxGithubLinux Foundation AI & Data对抗性威胁开源项目机器学习安全模型防御
Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库,为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具,以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架(如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等),适用于各种数据类型(图像、表格、音频、视频等)和任务(分类、目标检测、语音识别等)。持续开发中,欢迎反馈和贡献。
ares - 对抗性机器学习研究与评估的开源Python库
ARES 2.0Github图像分类对抗性机器学习开源项目目标检测鲁棒性训练
ARES 2.0是一个基于PyTorch的对抗性机器学习研究库。它专注于评估图像分类和目标检测模型的鲁棒性,并提供防御机制。该库支持多种攻击方法,具备分布式训练和测试能力,同时提供预训练模型。ARES 2.0为机器学习模型的安全性研究提供了全面的工具集。
Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述
Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略
该项目是一个图对抗学习综合资源库,收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类,并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究,为图对抗学习研究提供重要参考。
foolbox - 基于EagerPy的机器学习模型对抗攻击工具
FoolboxFoolbox 3Github开源项目攻击机器学习深度学习
Foolbox是一个Python库,用于对深度神经网络进行对抗攻击,兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。基于EagerPy重写,提供高性能和批处理支持,以及前沿的对抗攻击方法和类型检查功能。官方指南、教程和API文档可帮助快速上手。社区支持贡献新方法以提升模型稳健性。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型
LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
offensive-ai-compilation - 对抗性机器学习资源汇编 攻防策略全面解析
GithubOffensive AI对抗性机器学习开源项目攻击类型模型漏洞防御措施
该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。
TextAttack - 为NLP模型生成对抗样本和进行数据增强的专业工具
GithubNLPTextAttack对抗样本开源项目数据增强模型训练
TextAttack是一个专为自然语言处理(NLP)提供对抗攻击、数据增强和模型训练的Python框架。通过多种预定义攻击策略,用户可以更好地理解和研究NLP模型。TextAttack支持简便的命令行操作和广泛的模型与数据集,提供详细的文档和示例代码,帮助提高模型的泛化能力和鲁棒性。
Augmentor - 图像增强库,支持平台无关和精细控制
AugmentorGithubPython图像增强开源项目数据扩展机器学习
Augmentor是一个Python图像增强库,适用于机器学习,特别是神经网络和深度学习。它支持平台无关的图像增强,允许用户通过构建增强管道实现精细控制,采用随机方法进行操作。主要功能包括多线程加速、多掩码处理、与Keras和PyTorch集成,以及弹性扭曲、透视变换、尺寸保持旋转和剪切、随机擦除等多种增强技术。
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