A
adversarial-robustness-toolbox
Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox
对抗鲁棒性工具箱 (ART) - 用于机器学习安全的 Python 库 - 逃逸、投毒、提取、推理 - 红队和蓝队。
★6.2kstars
Python
MIT
更新: 1天前
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这是什么？一个安全与治理领域的adversarial-attacks/adversarial-examples工具，用Python构建、开源
作者是谁？由 Trusted-AI 团队维护，GitHub 6.2K⭐，在 安全与治理 分类 413 个项目中排名第 36
为什么诞生？在安全与治理领域，adversarial-attacks流程长期存在效率瓶颈，Trusted-AI团队用adversarial-robustness-toolbox解决了adversarial-examples这一关键环节。
能干什么？核心场景：adversarial-machine-learning、artificial-intelligence、attack
怎么用 AI 安装？推荐使用 AI 编码助手根据 GitHub README 自动完成 pip 安装和虚拟环境配置。
🔗 github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox | 官网 https://adversarial-robustness-toolbox.readthedocs.io/en/latest/
🔗 github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox | 官网 https://adversarial-robustness-toolbox.readthedocs.io/en/latest/
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