pralab/secml
این یک کتابخانهٔ پایتون برای یادگیری ماشین امن و قابل تفسیر است. ️
کاربرد:
این کتابخانه به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کنه تا مدل‌های یادگیری ماشین رو در برابر حملات مخرب مقاوم کنند و همزمان بتوانند تصمیمات مدل رو به‌صورت شفاف تفسیر کنند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که نیاز دارید مدل شما هم از نظر امنیتی مقاوم باشه (مثل مقاومت در برابر حملات adversarial) و هم بتوانید توضیح قابل فهمی از خروجی‌ها ارائه بدید — مثلاً در حوزه‌هایی مثل بانک‌داری، بهداشت و درمان یا خودروهای خودران.
چند مثال از موارد استفاده:
- تست مقاومیت مدل در برابر حملات adversarial در تصاویر یا داده‌های مالی
- تفسیر دلیل پیش‌بینی یک مدل برای تشخیص بیماری در سیستم‌های پزشکی
- شبیه‌سازی حملات و دفاع در محیط‌های آزمایشگاهی امنیت هوش مصنوعی
- ##SecureML
- ##ExplainableAI
- ##AdversarialAttacks
- ##MachineLearningSecurity
- ##AIethics
- ##secml
- ##robustAI
- ##AIsecurity
- ##interpretableML
- ##adversarialML