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本项目为重明开源项目的算法内核,重明开源项目是一个用于对抗攻击全流程评测算法学习研究的 Python库,其主要研究内容为集成对抗攻击和噪声攻击相关的攻击算法、评测算法、加固防御算法。可灵活测试数据集质量、算法训练、评估和部署等算法全生命周期各项指标。
- 集成大量攻击、评测、防御加固算法
- 提供多种可解释性分析工具
- 提供完备的扩展和使用接口
教程:如果您正在寻找教程,请查看
AISafety/test/
路径下相关示例文件文档:我们提供了完备的API说明文档以及教程:说明文档链接
Python环境要求
Python 3.6.5及以上
克隆本项目并安装依赖:
git clone http://git.openi.org.cn/OpenI/AISafety.git cd AISafety/ pip install requirements.txt
重明开源项目的
Datasets/
中提供了Cifar10和ILSVR2012-ImageNet数据集。用户可使用上述数据集,或按照完整API文档,进行数据集扩展。用户需要使用所选数据集的训练集,执行模型训练过程。由于空间所限,本项目中统一不提供数据集对应的训练集,仅给出测试集以供测试。
使用
cd test
进入test目录。重明开源项目提供了几个示例的算法文件。如测试在FGSM攻击算法下,Resnet20模型的鲁棒性结果:# 使用接口文件默认参数 python testimport.py # 自定义参数调用 python testimport.py --attack_method "FGSM" --evaluation_method "ALDp" --model_dir ""
上述命令均将测试ResNet20模型,在FGSM算法攻击下,ALDp指标的评测结果变化。并将结果存在
AISafety/test/temp
。有关更多示例和用法(例如,如何扩展模型或算法,如何传入参数),请浏览完备API接口文档。
如果你有任何疑问或需要帮助,请随时联系我们。
AISafety基于MIT协议, 关于协议的更多信息,请参看 LICENSE 文件。