保护用户隐私的实用程序
fawkes的Python项目详细描述
福克斯
福克斯是芝加哥大学研究人员开发的隐私保护系统。有关该项目的更多信息，请参阅我们的项目webpage。请致电fawkes-team@googlegroups.com与我们联系。在
我们在USENIX Security 2020上发表了一篇学术论文来总结我们的工作“Fawkes: Protecting Personal Privacy against Unauthorized Deep Learning Models”。在
新的！如果您想使用Fawkes来保护您的身份，请查看我们的软件和website上的二进制实现。在
版权所有
本守则只适用于个人隐私保护或学术研究。在
我们目前正在研究申请福克斯算法的临时专利。在
使用
$ fawkes
选项：
-m，--mode：隐私和扰动大小之间的权衡。从min，low，mid，high中选择。模式越高，对图像的扰动就越大，并提供更强的保护。在-d，--directory：包含要运行保护的映像的目录。在-g，--gpu：使用GPU进行优化时的GPU id。在--batch-size：一起运行优化的映像数。仅当您拥有强大的计算能力时，才将其更改为>；1。在--format：输出图像的格式（png或jpg）。在
当--mode为custom时：
--th：扰动阈值--max-step：要运行的优化步骤数--lr：优化的学习率--feature-extractor：要使用的功能提取器的名称--separate_target：是否为目录中的每个面选择单独的目标。在
示例
fawkes -d ./imgs --mode min
提示
- 在CPU机器上，每个图像的扰动生成需要大约60秒，而在GPU机器上则要快得多。在CPU上使用
batch-size=1，在GPU上使用batch-size>1。在 - 如果目录中的图像属于不同的人，请启用“单独目标”，否则，请将其关闭。在
- 在GPU上运行。当前的Fawkes包和二进制文件不支持GPU。要使用GPU，您需要克隆它，在
setup.py中安装所需的包，并用tensorflow GPU替换tensorflow。然后您可以通过python3 fawkes/protection.py [args]运行Fawkes。在
我怎么知道我的图像是安全的？
我们正在积极努力。可以测试保护效果的Python脚本很快就会准备好。在
快速安装
从PyPI安装：
pip install fawkes
如果您没有root权限，请尝试在用户命名空间上安装：pip install --user fawkes。在
为福克斯出力
如果您想为改进福克斯软件做出贡献，请查看我们的project list，其中包含我们的待办事项。如果您有信心帮助您，请打开一个拉请求，并解释您的更改计划。我们会尽最大努力尽快批准，一旦批准，你就可以着手了。在
引文
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