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trusted-ai/adversarial-robustness-toolbox 1.20.1 — 적대적 공격·방어

Adversarial Robustness Toolbox(ART) 1.20.1이 구현하는 적대적 머신러닝 공격·방어의 범위와, 릴리스 변경 내역과 비교 벤치마크가 제공되지 않는다는 한계를 다룬다.

저장소 정보trusted-ai/adversarial-robustness-toolbox ↗

Adversarial Robustness Toolbox(ART) 1.20.1이 구현하는 적대적 머신러닝 공격·방어의 범위와, 릴리스 변경 내역과 비교 벤치마크가 제공되지 않는다는 한계를 다룬다.

GitHub 설명: Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Security - Evasion, Poisoning, Extraction, Inference - Red and Blue Teams

스타
★ 6.3K
포크
1.3K
언어
Python
라이선스
MIT
최신 릴리스
1.20.1
원문 보기 ↗GitHub에서 보기 ↗

trusted-ai/adversarial-robustness-toolbox는 Adversarial Robustness Toolbox(ART), 머신러닝 보안(Machine Learning Security)을 위한 파이썬 라이브러리다. 최신 릴리스는 1.20.1이다. 회피(evasion), 중독(poisoning), 추출(extraction), 추론(inference) 네 가지 위협에 대한 공격과 방어를 구현해, 머신러닝 모델과 애플리케이션의 적대적 견고성을 시험하고 방어를 평가하게 한다.

ART는 Linux Foundation AI & Data Foundation가 호스팅한다. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 여러 머신러닝 프레임워크를 지원하고, 이미지·표·오디오·비디오 데이터와 분류, 객체 탐지, 음성 인식 작업을 다룬다. 구현 언어는 Python, 라이선스는 MIT이고 별 6282개를 모았다. 2018년 3월 15일 만든 프로젝트로, 레드 팀과 블루 팀 관점의 공격과 방어를 한 라이브러리 안에서 다루는 범위가 넓다.

다만 1.20.1에서 무엇이 바뀌었는지는 주어진 자료에 들어 있지 않다. 변경 목록이 없어 이번 릴리스가 이전 버전보다 나아졌는지 판단할 수 없다. 평가 점수도 10점 기준 모멘텀 점수는 1.6으로 낮고, 신선성·기술·품질 점수는 제시되지 않는다. MIT 라이선스라 가져다 쓰고 공격·방어 시나리오를 구성할 수 있다. 다른 도구와 비교한 벤치마크는 없어, 특정 과제에서 우위인지는 알 수 없다.