ModelScan 使用教程

ModelScan 使用教程

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

1. 项目介绍

ModelScan 是由 Protect AI 开发的一个开源项目，旨在保护机器学习模型免受序列化攻击。在现代软件开发中，机器学习模型经常通过网络进行分享和传输，这过程中可能会被插入恶意代码。ModelScan 通过扫描模型文件，检测其中是否包含不安全的代码，从而预防这类攻击。

ModelScan 目前支持多种模型格式，包括 H5、Pickle 和 SavedModel，能够保护使用 PyTorch、TensorFlow、Keras、Sklearn、XGBoost 等框架的模型。

2. 项目快速启动

安装 ModelScan

在终端中运行以下命令安装 ModelScan：

pip install modelscan

扫描模型

安装完成后，使用以下命令扫描本地存储的模型文件：

modelscan -p /path/to/model_file.pkl

替换 /path/to/model_file.pkl 为你的模型文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

检测序列化攻击

序列化攻击通常发生在模型保存（序列化）和加载（反序列化）的过程中。使用 ModelScan 可以在加载模型前检测潜在的安全威胁。

最佳实践：在部署任何从外部来源接收的模型之前，都应使用 ModelScan 进行扫描。

集成到工作流程中

ModelScan 可以通过命令行界面（CLI）集成到持续集成/持续部署（CI/CD）工作流程中，以确保自动化的安全检查。

最佳实践：在模型训练和部署的每个阶段后都进行扫描，确保安全漏洞被及时捕获。

4. 典型生态项目

ModelScan 作为开源项目，可以与以下生态项目结合使用，以增强模型安全：

• Guardian：Protect AI 的企业级模型扫描产品，提供更高级的扫描功能和模型安全要求。
• 各种机器学习框架：如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等，它们的模型格式都得到 ModelScan 的支持。

使用 ModelScan 可以帮助开发者在开源生态中构建更安全的机器学习应用。

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