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V0.4版本

  • 支持白盒攻击算法:
    • C/W

V0.3版本

  • 新增支持平台:

    • Keras
  • 支持黑盒攻击算法:

    • Single Pixel Attack
    • Local Search Attack
  • 支持防护算法:

    • Feature Fqueezing
    • Spatial Smoothing
    • Label Smoothing
    • Gaussian Augmentation
    • Adversarial Training
  • 新增了使用案例:

    • 白盒攻击caffe下基于MNIST数据集的LeNet模型
    • 黑盒攻击基于MNIST数据集的CNN模型
    • 使用FeatureFqueezing加固基于MNIST数据集的CNN模型
    • 使用GaussianAugmentation加固基于MNIST数据集的CNN模型

V0.2版本

  • 新增对Caffe平台的支持
  • 多GPU支持,目前基于nccl2框架,nccl2支持的NVIDIA GPU均可以使用
  • 新增了针对cifar10数据集的ResNet和Vgg16模型的攻击案例

V0.1版本(盘古开天地版本)

  • 支持PaddlePaddle
  • 支持白盒攻击算法:
    • L-BFGS
    • FGSM
    • BIM
    • ILCM
    • MI-FGSM
    • JSMA
    • DeepFool