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功能介绍
MindArmour关注AI的安全和隐私问题。致力于增强模型的安全可信、保护用户的数据隐私。主要包含3个模块：对抗样本鲁棒性模块、Fuzz Testing模块、隐私保护与评估模块。
对抗样本鲁棒性模块
对抗样本鲁棒性模块用于评估模型对于对抗样本的鲁棒性，并提供模型增强方法用于增强模型抗对抗样本攻击的能力，提升模型鲁棒性。对抗样本鲁棒性模块包含了4个子模块：对抗样本的生成、对抗样本的检测、模型防御、攻防评估。
对抗样本鲁棒性模块的架构图如下：
Fuzz Testing模块
Fuzz Testing模块是针对AI模型的安全测试，根据神经网络的特点，引入神经元覆盖率，作为Fuzz测试的指导，引导Fuzzer朝着神经元覆盖率增加的方向生成样本，让输入能够激活更多的神经元，神经元值的分布范围更广，以充分测试神经网络，探索不同类型的模型输出结果和错误行为。
Fuzz Testing模块的架构图如下：
隐私保护模块
隐私保护模块包含差分隐私训练与隐私泄露评估。
差分隐私训练模块
差分隐私训练包括动态或者非动态的差分隐私SGD、Momentum、Adam优化器，噪声机制支持高斯分布噪声、拉普拉斯分布噪声，差分隐私预算监测包含ZCDP、RDP。
差分隐私的架构图如下：
隐私泄露评估模块隐私泄露评估模块用于评估模型泄露用户隐私的风险。利用成员推理方法来推测样本是否属于用户训练数据集，从而评估深度学习模型的隐私数据安全。
隐私泄露评估模块框架图如下：
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人气源码
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