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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一款轻量级的自然语言处理(NLP)工具包,目标是减少用户项目中的工程型代码,例如数据处理循环、训练循环、多卡运行等
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基于自然语言处理的情感分析工具
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