trusted-ai/adversarial-robustness-toolbox 是 Adversarial Robustness Toolbox (ART)，一个面向机器学习安全（Machine Learning Security）的 Python 库。最新版本为 1.20.1。它实现了针对规避（evasion）、投毒（poisoning）、提取（extraction）、推断（inference）四种威胁的攻击与防御，可用于测试机器学习模型和应用的对抗鲁棒性并评估防御方案。
ART 由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管。它支持 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等多种机器学习框架，涵盖图像、表格、音频、视频数据以及分类、目标检测、语音识别等任务。实现语言为 Python，采用 MIT 许可证，已获得 6282 个 star。该项目创建于 2018 年 3 月 15 日，在同一个库中同时覆盖红队与蓝队视角下的攻击与防御，范围广泛。
不过，所给资料并未说明 1.20.1 具体改动了什么。由于没有变更清单，无法判断本次发布是否优于此前版本。评分同样单薄：10 分制下动量（momentum）分数仅为 1.6，且未给出新鲜度、技术与质量分。MIT 许可证便于直接取用并搭建攻防场景。也没有与其他工具对比的基准测试，因此无法得知它在特定任务上是否占优。