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IBM Adversarial Robustness Toolbox

Clasificación:

4.7 / 5.0

Etiquetas

AI, machine learning security, adversarial attacks, model robustness, open-source, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

Categorías:
IA Ética y Seguridad
Creador IBM
Fecha 2018-07-03
Plataformas Python
Estado Activo
Sitio web github.com
Modelo de precios Free (Open Source)
Secciones:
Seguridad de Modelos de IAGestión de Riesgos de IA

Detalles de precios

Gratis y de código abierto bajo la licencia MIT.

Características

Herramientas para el aprendizaje automático adversarial, Defensa contra ataques adversariales, Evaluación de modelos para robustez, Integración con TensorFlow, Keras, PyTorch y Scikit-learn, Métricas y análisis de robustez, Detección y mitigación de entradas adversariales, Mejora de la seguridad y fiabilidad del modelo.

Integraciones

Se integra con TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM y CatBoost.

Vista previa

IBM Adversarial Robustness Toolbox (ART) ofrece un conjunto completo de herramientas para mejorar la seguridad de los modelos de aprendizaje automático. Proporciona más de 39 módulos de ataque y 29 mecanismos de defensa, lo que permite a los usuarios simular escenarios adversarios e implementar contramedidas robustas. ART admite diversas tareas de aprendizaje automático, incluida la clasificación, detección de objetos, reconocimiento de voz y modelos generativos. Sus capacidades de integración abarcan marcos populares como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, lo que lo convierte en una opción versátil tanto para la investigación académica como para aplicaciones empresariales.