# MindArmour - [MindArmour](#mindarmour) - [简介](#简介) - [对抗样本鲁棒性模块](#对抗样本鲁棒性模块) - [Fuzz Testing模块](#fuzz-testing模块) - [隐私保护模块](#隐私保护模块) - [差分隐私训练模块](#差分隐私训练模块) - [隐私泄露评估模块](#隐私泄露评估模块) - [开始](#开始) - [确认系统环境信息](#确认系统环境信息) - [安装](#安装) - [源码安装](#源码安装) - [pip安装](#pip安装) - [验证是否成功安装](#验证是否成功安装) - [文档](#文档) - [社区](#社区) - [贡献](#贡献) - [版本](#版本) - [版权](#版权) [View English](./README.md) ## 简介 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: ![mindarmour_architecture](docs/adversarial_robustness_cn.png) ### 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: ![fuzzer_architecture](docs/fuzzer_architecture_cn.png) ### 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: ![dp_architecture](docs/differential_privacy_architecture_cn.png) #### 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: ![privacy_leakage](docs/privacy_leakage_cn.png) ## 开始 ### 确认系统环境信息 - 硬件平台为Ascend、GPU或CPU。 - 参考[MindSpore安装指南](https://www.mindspore.cn/install),完成MindSpore的安装。 MindArmour与MindSpore的版本需保持一致。 - 其余依赖请参见[setup.py](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/blob/master/setup.py)。 ### 安装 #### MindSpore版本依赖关系 由于MindArmour与MindSpore有依赖关系,请按照下表所示的对应关系,在[MindSpore下载页面](https://www.mindspore.cn/versions)下载并安装对应的whl包。 | MindArmour | 分支 | MindSpore | | ---------- | --------------------------------------------------------- | --------- | | 2.0.0 | [r2.0](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/tree/r2.0/) | >=1.7.0 | | 1.9.0 | [r1.9](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/tree/r1.9/) | >=1.7.0 | | 1.8.0 | [r1.8](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/tree/r1.8/) | >=1.7.0 | | 1.7.0 | [r1.7](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/tree/r1.7/) | r1.7 | #### 源码安装 1. 从Gitee下载源码。 ```bash git clone https://gitee.com/mindspore/mindarmour.git ``` 2. 在源码根目录下,执行如下命令编译并安装MindArmour。 ```bash cd mindarmour python setup.py install ``` #### pip安装 ```bash pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{version}/MindArmour/{arch}/mindarmour-{version}-cp37-cp37m-linux_{arch}.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` > - 在联网状态下,安装whl包时会自动下载MindArmour安装包的依赖项(依赖项详情参见[setup.py](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/blob/master/setup.py)),其余情况需自行安装。 > - `{version}`表示MindArmour版本号,例如下载1.0.1版本MindArmour时,`{version}`应写为1.0.1。 > - `{arch}`表示系统架构,例如使用的Linux系统是x86架构64位时,`{arch}`应写为`x86_64`。如果系统是ARM架构64位,则写为`aarch64`。 ### 验证是否成功安装 执行如下命令,如果没有报错`No module named 'mindarmour'`,则说明安装成功。 ```bash python -c 'import mindarmour' ``` ## 文档 安装指导、使用教程、API,请参考[用户文档](https://gitee.com/mindspore/docs)。 ## 社区 社区问答:[MindSpore Slack](https://join.slack.com/t/mindspore/shared_invite/enQtOTcwMTIxMDI3NjM0LTNkMWM2MzI5NjIyZWU5ZWQ5M2EwMTQ5MWNiYzMxOGM4OWFhZjI4M2E5OGI2YTg3ODU1ODE2Njg1MThiNWI3YmQ)。 ## 贡献 欢迎参与社区贡献,详情参考[Contributor Wiki](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/CONTRIBUTING.md)。 ## 版本 版本信息参考:[RELEASE](RELEASE.md)。 ## 版权 [Apache License 2.0](LICENSE)