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MindArmour v1.9.1

MindArmour

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源碼語(yǔ)言：簡(jiǎn)體中文
源碼類(lèi)型：國(guó)產(chǎn)軟件
源碼授權(quán)：免費(fèi)軟件
源碼類(lèi)別：其它源碼
應(yīng)用平臺(tái)：Python
更新時(shí)間：2023-10-04
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MindArmour關(guān)注AI的安全和隱私問(wèn)題。致力于增強(qiáng)模型的安全可信、保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私。主要包含3個(gè)模塊：對(duì)抗樣本魯棒性模塊、Fuzz Testing模塊、隱私保護(hù)與評(píng)估模塊。

對(duì)抗樣本魯棒性模塊

對(duì)抗樣本魯棒性模塊用于評(píng)估模型對(duì)于對(duì)抗樣本的魯棒性，并提供模型增強(qiáng)方法用于增強(qiáng)模型抗對(duì)抗樣本攻擊的能力，提升模型魯棒性。對(duì)抗樣本魯棒性模塊包含了4個(gè)子模塊：對(duì)抗樣本的生成、對(duì)抗樣本的檢測(cè)、模型防御、攻防評(píng)估。

對(duì)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(duì)AI模型的安全測(cè)試，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，引入神經(jīng)元覆蓋率，作為Fuzz測(cè)試的指導(dǎo)，引導(dǎo)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(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探索不同類(lèi)型的模型輸出結(jié)果和錯(cuò)誤行為。

Fuzz Testing模塊的架構(gòu)圖如下：

隱私保護(hù)模塊

隱私保護(hù)模塊包含差分隱私訓(xùn)練與隱私泄露評(píng)估。

差分隱私訓(xùn)練模塊

差分隱私訓(xùn)練包括動(dòng)態(tài)或者非動(dòng)態(tài)的差分隱私SGD、Momentum、Adam優(yōu)化器，噪聲機(jī)制支持高斯分布噪聲、拉普拉斯分布噪聲，差分隱私預(yù)算監(jiān)測(cè)包含ZCDP、RDP。

差分隱私的架構(gòu)圖如下：

隱私泄露評(píng)估模塊

隱私泄露評(píng)估模塊用于評(píng)估模型泄露用戶隱私的風(fēng)險(xiǎn)。利用成員推理方法來(lái)推測(cè)樣本是否屬于用戶訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型的隱私數(shù)據(jù)安全。

隱私泄露評(píng)估模塊框架圖如下：

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