5、机器学习防御框架：应对风险的新兴方法

机器学习防御框架：应对风险的新兴方法

在机器学习（ML）的世界里，数据、模型和相关工件的安全至关重要。随着ML技术在各个领域的广泛应用，如何保护这些资产免受各种攻击成为了一个关键问题。本文将详细介绍定义和构建ML防御框架的方法，这些框架可以在ML训练和评估管道的不同阶段保护数据、ML模型和其他必要的工件。

1. 技术要求

在开始之前，需要安装Python 3.8以及以下Python包（包含安装命令），同时还需要Keras 2.7.0和TensorFlow 2.7.0：
- pip install adversarial-robustness-toolbox
- pip install syft==0.2.9
- pip install Pyfhel
- pip install secml
- git clone https://github.com/privacytrustlab/ml_privacy_meter
- pip install -r requirements.txt, pip install -e
- pip install diffprivlib
- pip install tensorflow-privacy
- pip install mia
- pip install foolbox