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Cleverhans ist eine TensorFlow-Bibliothek für Adversarial Machine Learning, die als Angriffs-Framework, Robustheits-Benchmark und Verteidigungsbibliothek dient. Sie bietet eine Sammlung von Tools zur Generierung von Adversarial Examples, zum Testen der Sicherheit neuronaler Netze und zur Implementierung von Schutzmechanismen, um die Widerstandsfähigkeit von Modellen gegen bösartige Eingaben zu erhöhen. Das Projekt konzentriert sich auf die Erstellung von gestörten Eingaben, die darauf ausgelegt sind, Machine-Learning-Modelle zu falschen Vorhersagen zu verleiten. Es ermöglicht die Bewertung der Stabilität und Genauigkeit von Deep-Learning-Modellen unter Adversarial-Noise und bietet Referenzimplementierungen bekannter Angriffsmethoden zur Identifizierung von Sicherheitslücken. Das Toolkit deckt die Generierung von Adversarial Examples, die Verteidigung von Machine-Learning-Modellen und das Benchmarking der Robustheit neuronaler Netze ab. Es nutzt eine modellagnostische Schnittstelle und differenzierbare Angriffsimplementierungen, um gradientenbasierte Störungen und iterative Optimierungsschleifen auszuführen.