MindArmour 文档

AI作为一种通用技术，在带来巨大机遇和效益的同时也面临着新的安全与隐私保护的挑战。MindArmour是昇思MindSpore的一个子项目，为昇思MindSpore提供安全与隐私保护能力，主要包括对抗鲁棒性、模型安全测试、差分隐私训练、隐私泄露风险评估、数据漂移检测等技术。

使用MindArmour的典型场景

  1. 对抗样本

    涵盖黑白盒对抗攻击、对抗训练、对抗样本检测等能力，帮助安全工作人员快速高效地生成对抗样本，评测AI模型的鲁棒性。

  2. 隐私泄漏风险评估

    通过成员推理攻击、模型逆向攻击等算法，用于评估模型隐私泄漏的风险。

  3. 隐私保护

    通过差分隐私训练、抑制隐私保护机制，减少模型隐私泄漏的风险，从而保护用户数据。

  4. 可靠性

    通过多种数据漂移检测算法，及时发现数据分布变化，提前预测模型失效征兆，对AI模型的及时调整具有重要意义。

  5. Fuzz

    基于覆盖率的Fuzzing测试流程，灵活可定制的测试策略和指标；通过神经元覆盖率来指导输入变异，让输入能够激活更多的神经元，神经元值的分布范围更广，从而探索不同类型的模型输出结果、错误行为。

  6. 模型加密

    通过加密对模型文件进行保护的功能，使用对称加密算法对参数文件或推理模型进行加密，使用时直接加载密文模型完成推理或增量训练。

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AI可靠性

API参考

参考文档

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