健壮的ml-api
robustml的Python项目详细描述
定义健壮的ml模型和精确指定威胁的接口 他们声称安全的模型。还包括 指定攻击并评估对模型的攻击。
这个项目背后的动机是为了让我们更容易具体化， 关于机器学习模型的稳健性的可测试声明。阅读更多 在FAQ中。
安装
您可以从pypi安装：pip install robustml。
用法
有关完整信息，请参见this repository 嵌入模型、实现攻击和评估 攻击模型。
如果要实现defense，则应该实现 robustml.model.Model。有关 例子。
如果对特定防御实施攻击，则应该 实现robustml.attack.Attack。有关示例，请参见here。
若要评估针对特定防御的特定攻击，请使用 robustml.evaluate.evaluate()。有关示例，请参见here。
贡献
你对如何改进robustml包有什么想法吗？有特点 请求（例如新威胁模型的规范）或错误报告？伟大的！ 请打开issue或 提交pull request。
在做出重大改变之前，建议您打开一个拉 在花时间在 实施。
包装
- 更新版本信息。
- 使用python setup.py sdist bdist_wheel生成包。
- 使用twine upload -s dist/*签名并上载包。
- 在git repo中创建一个签名标记，其版本号为 上传到pypi。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
