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#对抗性机器学习
ares
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。
offensive-ai-compilation
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。
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ARES - 先进的对抗性机器学习库
2 个月前
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