DSE-MSU/DeepRobust
این یک کتابخانهٔ پایتونی مبتنی بر PyTorch است که ابزارهایی برای حمله‌های مخرب و روش‌های دفاعی در برابر آن‌ها در داده‌های تصویری و گرافی ارائه می‌دهد. ️
کاربرد:
این کتابخانه به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق خود را در برابر نمونه‌های مخرب (Adversarial Examples) تست و مقاوم‌سازی کنند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که نیاز داری مدل‌های تشخیص تصویر یا مدل‌های یادگیری روی گراف (مثل GCN) رو از نظر امنیتی ارزیابی کنی، یا بخوای با تکنیک‌هایی مثل FGSM، PGD یا دفاع با Adversarial Training آزمایش انجام بدی.
چند مثال از موارد استفاده:
- تست مقاومیت یک مدل تشخیص چهره در برابر تصاویر مخرب
- ارزیابی امنیت یک مدل تحلیل شبکه اجتماعی مبتنی بر گراف
- آموزش مدل‌های مقاوم برای استفاده در محیط‌های حساس مثل پزشکی یا خودروهای خودران
- ##AdversarialML
- ##PyTorch
- ##DeepLearning
- ##GraphNN
- ##ImageSecurity
- ##RobustAI
- ##AI
- ##DeepRobust