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源码 MindArmour v1.9.1
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分类 源码下载-其它源码-MindArmour 其它源码
语言 简体中文
大小 5.23MB
软件类型 国产软件
发布时间
用户评分 3
备案号
官方网址
软件授权 免费软件
操作系统 Python
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介绍

功能介绍

MindArmour关注AI的安全和隐私问题。致力于增强模型的安全可信、保护用户的数据隐私。主要包含3个模块:对抗样本鲁棒性模块、Fuzz Testing模块、隐私保护与评估模块。

对抗样本鲁棒性模块

对抗样本鲁棒性模块用于评估模型对于对抗样本的鲁棒性,并提供模型增强方法用于增强模型抗对抗样本攻击的能力,提升模型鲁棒性。对抗样本鲁棒性模块包含了4个子模块:对抗样本的生成、对抗样本的检测、模型防御、攻防评估。

对抗样本鲁棒性模块的架构图如下:

Fuzz Testing模块

Fuzz Testing模块是针对AI模型的安全测试,根据神经网络的特点,引入神经元覆盖率,作为Fuzz测试的指导,引导Fuzzer朝着神经元覆盖率增加的方向生成样本,让输入能够激活更多的神经元,神经元值的分布范围更广,以充分测试神经网络,探索不同类型的模型输出结果和错误行为。

Fuzz Testing模块的架构图如下:

隐私保护模块

隐私保护模块包含差分隐私训练与隐私泄露评估。

差分隐私训练模块

差分隐私训练包括动态或者非动态的差分隐私SGD、Momentum、Adam优化器,噪声机制支持高斯分布噪声、拉普拉斯分布噪声,差分隐私预算监测包含ZCDP、RDP。

差分隐私的架构图如下:

隐私泄露评估模块

隐私泄露评估模块用于评估模型泄露用户隐私的风险。利用成员推理方法来推测样本是否属于用户训练数据集,从而评估深度学习模型的隐私数据安全。

隐私泄露评估模块框架图如下:

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更新时间:2025/4/6 3:05:12