matlab版本的GAN网络，对抗生成网络

常用的网络攻击工具如Teleport、Samspade、nmap等的使用方法，攻击过程！

健壮性包 通过安装pip ： pip install robustness 阅读文档： : robustness是我们（在中的）创建的一个软件包，用于灵活，轻松地进行训练，评估和探索神经网络。 我们几乎在我们所有的项目中都使用了它（无论它们是否涉及对抗训练！），并且它将成为我们即将发布的许多代码版本中的依赖项。 使用该库的一些项目包括： （ ） （ ） （ ） （ ） 我们将在一组演练和我们的API参考中演示如何使用该库。 该库提供的功能包括： 使用针对各种数据集/体系结构训练和评估标准模型和健壮模型。 该库还提供添加和。 python -m robustness.main --dataset cifar --data /path/to/cifar \ --adv-train 0 --arch resnet18 --out-dir /logs/check

防恶意软件的对抗性机器学习 呈现在Secuinside 2017 @nababora 介绍实用指南，以开发用于反恶意软件的对抗性机器模型。 我还没有使用强化模型，只是概念验证。

adaptive_attacks_paper “针对对抗性示例防御的自适应攻击”的代码

Radar vulnerability to jamming，针对有意干扰的雷达易扰性分析

采用生成对抗网络（GAN）实现图像去模糊，用于图像的清晰化处理

对抗生成网络学习（十）——attentiveGAN实现影像去雨滴的过程(tensorflow实现)-附件资源

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介绍 torchadver是一个Pytorch工具箱，用于生成对抗性图像。 基本的对抗攻击得以实施。 如 ， ， ， ， 等。 安装 如何使用 简短的攻击过程如下所示。 您可以参考更详细的过程介绍。 通过满足L2范数生成对抗性图像 非目标攻击 from torchadver . attacker . iterative_gradient_attack import FGM_L2 , I_FGM_L2 , MI_FGM_L2 , M_DI_FGM_L2 mean = [ 0.5 , 0.5 , 0.5 ] std = [ 0.5 , 0.5 , 0.5 ] # images normalized by mean and std images , labels = ... model = ... # use mean and std to determine effective rang