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Cleverhans es una librería de machine learning adversarial para TensorFlow que sirve como framework de ataque, benchmark de robustez y librería de defensa. Proporciona un conjunto de herramientas para generar ejemplos adversarios, probar la seguridad de redes neuronales e implementar mecanismos de protección para aumentar la resiliencia de los modelos frente a entradas maliciosas. El proyecto se centra en crear entradas perturbadas diseñadas para engañar a los modelos de machine learning y provocar predicciones incorrectas. Permite evaluar la estabilidad y precisión de modelos de deep learning cuando se someten a ruido adversarial, proporcionando implementaciones de referencia de ataques conocidos para identificar debilidades de seguridad. El toolkit cubre la generación de ejemplos adversarios, la defensa de modelos de machine learning y el benchmarking de robustez de redes neuronales. Utiliza una interfaz agnóstica al modelo e implementaciones de ataques diferenciables para ejecutar perturbaciones basadas en gradientes y bucles de optimización iterativos.