ModelScan 使用与配置指南

ModelScan 使用与配置指南

modelscan Protection against Model Serialization Attacks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modelscan

1. 项目目录结构及介绍

ModelScan 是一个用于扫描机器学习模型文件中潜在不安全代码的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

modelscan/
├── .github/              # GitHub 工作流和相关配置文件
├── docs/                 # 文档文件夹，包含项目文档
├── imgs/                 # 项目相关的图像文件
├── modelscan/            # ModelScan 主代码模块
├── notebooks/            # Jupyter 笔记本，用于演示和测试
├── tests/                # 测试代码，用于确保 ModelScan 的功能正常
├── .gitignore            # 定义哪些文件和目录应该被 Git 忽略
├── CONTRIBUTING.md       # 贡献指南，说明如何为项目贡献代码
├── LICENSE               # Apache-2.0 许可证文件
├── Makefile              # Makefile 文件，用于自动化构建过程
├── README.md             # 项目自述文件，包含项目描述和安装指南
├── SECURITY.md           # 安全政策文件
├── poetry.lock           # Poetry 依赖管理工具的锁定文件
├── pyproject.toml        # 项目配置文件，定义项目信息和依赖

2. 项目的启动文件介绍

ModelScan 的启动文件是位于 modelscan/ 目录下的 __init__.py 文件。该文件定义了 ModelScan 包的接口，允许用户导入和使用 ModelScan 的功能。以下是启动文件的简单介绍：

# modelscan/__init__.py

from .scanner import ModelScanner

__all__ = ["ModelScanner"]

用户可以通过导入 ModelScanner 类来使用 ModelScan 进行模型文件的安全扫描。

3. 项目的配置文件介绍

ModelScan 使用 pyproject.toml 文件来管理项目的配置和依赖。以下是配置文件的简单介绍：

# pyproject.toml

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.poetry]
name = "modelscan"
version = "0.1.1"
description = "Protection Against Model Serialization Attacks"
authors = ["Protect AI"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"

在 pyproject.toml 文件中，定义了项目名称、版本、描述、作者和依赖项。使用 Poetry 作为依赖管理工具可以方便地管理项目的依赖关系。

注意：在配置和使用 ModelScan 时，请确保遵循项目的官方文档和安全指南，以保障您的模型安全。

modelscan Protection against Model Serialization Attacks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modelscan