TextAttack

为NLP模型生成对抗样本和进行数据增强的专业工具

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。

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介绍相关项目

llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御

GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型

LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法，可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本，并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性，对相关领域的发展具有重要价值。

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。

ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型

ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型

ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量，有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署，还可与SMET工具配合使用，实现文本到ATT&CK技术的映射，为网络安全分析提供有力支持。

textaugment - 短文本分类的全球增强方法

GithubPython库TextAugment增强开源项目文本分类自然语言处理

TextAugment是一个Python 3库，旨在提升自然语言处理应用中的文本处理能力。借助于NLTK、Gensim和TextBlob等工具，TextAugment能生成合成数据，从而提升模型性能。这个库支持多种增强方法，如Word2vec、WordNet和RTT，并可轻松集成到PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn等机器学习框架中。无论是词义替换还是混合增强方法，TextAugment都能为短文本分类任务提供有效的解决方案。

TAADpapers - 对抗文本攻击与防御的重要论文汇总

GithubTAAD工具包开源项目文本对抗性攻击调查论文防御措施

本页面收录了146篇关于文本对抗攻击和防御的重要论文，涵盖工具包、综述、攻击、防御、认证鲁棒性、基准和评估等。一站式查看各种细粒度的攻击研究，包括句子级、单词级和字符级，并获取文献的代码库和数据集，是了解该领域最新进展与应用的理想资源。

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。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

DeepRobust - PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库

DeepRobustGithubPyTorch图神经网络对抗攻击开源项目机器学习

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。

nlpcda - 中文数据增强工具，提高NLP模型表现

GithubNLP Chinese Data Augmentation开源项目数据增强近义词替换长尾关键词选择准则随机实体替换

该工具通过一键操作实现中文数据增强，涵盖随机实体替换、同义词替换、近音字替换、字符删除、NER数据增强以及邻近字置换，保持原文语义不变。采用特殊处理不改变日期和数字等重要信息，有效提升NLP模型的泛化性能、抗干扰能力及对抗攻击能力，适用于文本数据处理及中文语音合成。

TransferAttackEval - 转移攻击研究的系统性评估与新发现

GithubImageNet对抗样本开源项目模型安全评估方法迁移攻击

TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估，揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法，公平分析攻击可转移性和隐蔽性，获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法，同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考，推动相关研究进展。

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