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授权协议 MIT
开发语言 Python 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织
地区 国产
投 递 者 局长
适用人群 未知
收录时间 2021-09-30

软件简介

AISafety(启智重明)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。

特性

  • 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 

下载及使用

STEP 1. 获取项目

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

STEP 2. 数据准备

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。

STEP 3. 快速开始

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

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