对抗实验室 网站和项目的源代码,以生成对抗性示例来欺骗常见的机器学习模型。 这是用于通过使用DTA框架Pytorch的用户友好界面,使用流行的SOTA预TorchVision TorchVision ModelZoo来可视化和比较用户上传的图像上的各种对抗攻击的存储库。 到目前为止,已实施了以下攻击,并且可以在GAE/attacks.py找到代码。 固定GSM 快速梯度符号法,无目标 有针对性的快速梯度符号法 迭代式 基本迭代方法,无目标 最小可能类的迭代方法 DeepFool,无针对性 LBFGS,有针对性 即将推出:Carlini-Wagner l2等 安装 克隆git仓库: gi