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MindArmour v1.9.1

MindArmour

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源碼大?。?span>5.23MB
源碼語言：簡體中文
源碼類型：國產(chǎn)軟件
源碼授權(quán)：免費軟件
源碼類別：其它源碼
應用平臺：Python
更新時間：2023-10-04
網(wǎng)友評分：

360通過騰訊通過金山通過

5.23MB

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MindArmour關注AI的安全和隱私問題。致力于增強模型的安全可信、保護用戶的數(shù)據(jù)隱私。主要包含3個模塊：對抗樣本魯棒性模塊、Fuzz Testing模塊、隱私保護與評估模塊。

對抗樣本魯棒性模塊

對抗樣本魯棒性模塊用于評估模型對于對抗樣本的魯棒性，并提供模型增強方法用于增強模型抗對抗樣本攻擊的能力，提升模型魯棒性。對抗樣本魯棒性模塊包含了4個子模塊：對抗樣本的生成、對抗樣本的檢測、模型防御、攻防評估。

對抗樣本魯棒性模塊的架構(gòu)圖如下：

Fuzz Testing模塊

Fuzz Testing模塊是針對AI模型的安全測試，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的特點，引入神經(jīng)元覆蓋率，作為Fuzz測試的指導，引導Fuzzer朝著神經(jīng)元覆蓋率增加的方向生成樣本，讓輸入能夠激活更多的神經(jīng)元，神經(jīng)元值的分布范圍更廣，以充分測試神經(jīng)網(wǎng)絡，探索不同類型的模型輸出結(jié)果和錯誤行為。

Fuzz Testing模塊的架構(gòu)圖如下：

隱私保護模塊

隱私保護模塊包含差分隱私訓練與隱私泄露評估。

差分隱私訓練模塊

差分隱私訓練包括動態(tài)或者非動態(tài)的差分隱私SGD、Momentum、Adam優(yōu)化器，噪聲機制支持高斯分布噪聲、拉普拉斯分布噪聲，差分隱私預算監(jiān)測包含ZCDP、RDP。

差分隱私的架構(gòu)圖如下：

隱私泄露評估模塊

隱私泄露評估模塊用于評估模型泄露用戶隱私的風險。利用成員推理方法來推測樣本是否屬于用戶訓練數(shù)據(jù)集，從而評估深度學習模型的隱私數(shù)據(jù)安全。

隱私泄露評估模塊框架圖如下：

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