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目录树: e49c6a5b56
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${ item.name }
创建分支 ${ searchTerm }
从 'e49c6a5b56'
${ noResults }
mindarmour/tests/ut/python/adv_robustness/evaluations
liuluobin db0c23900a fixed two issue for deepfool and gradient method. 5 年前
..
black Adjust the structure of tests package. 5 年前
__init__.py Adjust the structure of tests package. 5 年前
test_attack_eval.py Adjust the structure of tests package. 5 年前
test_defense_eval.py Adjust the structure of tests package. 5 年前
test_radar_metric.py fixed two issue for deepfool and gradient method. 5 年前
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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。

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