論文の概要: AdvSecureNet: A Python Toolkit for Adversarial Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02629v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 11:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:53:31.392272
• Title: AdvSecureNet: A Python Toolkit for Adversarial Machine Learning
• Title（参考訳）: AdvSecureNet: 敵機械学習のためのPythonツールキット
• Authors: Melih Catal, Manuel Günther,
• Abstract要約: AdvSecureNetは、敵対的機械学習のためのPyTorchベースのツールキットである。 CLIとAPIインターフェースと外部YAML設定ファイルの両方をサポートする最初のツールキットである。 このプロジェクトは、GitHub上のオープンソースプロジェクトとして利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models are vulnerable to adversarial attacks. Several tools have been developed to research these vulnerabilities, but they often lack comprehensive features and flexibility. We introduce AdvSecureNet, a PyTorch based toolkit for adversarial machine learning that is the first to natively support multi-GPU setups for attacks, defenses, and evaluation. It is the first toolkit that supports both CLI and API interfaces and external YAML configuration files to enhance versatility and reproducibility. The toolkit includes multiple attacks, defenses and evaluation metrics. Rigiorous software engineering practices are followed to ensure high code quality and maintainability. The project is available as an open-source project on GitHub at https://github.com/melihcatal/advsecurenet and installable via PyPI.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは敵の攻撃に弱い。 これらの脆弱性を研究するためにいくつかのツールが開発されているが、包括的な機能や柔軟性が欠けていることが多い。 我々は、PyTorchベースの機械学習用ツールキットであるAdvSecureNetを紹介した。これは、攻撃、防御、評価のためのマルチGPUセットアップをネイティブにサポートする最初のツールである。 CLIとAPIインターフェースの両方と外部YAML設定ファイルをサポートし、汎用性と再現性を向上させる最初のツールキットである。 ツールキットには、複数のアタック、ディフェンス、評価メトリクスが含まれている。 高いコード品質と保守性を保証するために、厳格なソフトウェアエンジニアリングプラクティスが続きます。 プロジェクトはGitHubのhttps://github.com/melihcatal/advsecurenetでオープンソースプロジェクトとして利用可能で、PyPI経由でインストール可能である。

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