hcliucs/APSD

本页介绍外部开源仓库，并非 HDATF 产品。

它做什么

APSD是2024年发表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security(TIFS)上的论文的官方数据集仓库。论文题为《Stealthiness Assessment of Adversarial Perturbation: From a Visual Perspective》。对抗扰动(adversarial perturbation)是为误导分类模型而加入图像的微小变化，该研究探讨这种变化在人眼中有多明显。其出发点是Lp norm、PSNR、SSIM等指标可能与人的感知不一致。数据集包含从400张参考图像出发、用5类12种攻击方法(FGSM、PGD、CW、AdvGAN、Square等)生成的10,586对图像。60名观察者中有15人为每个对抗样本评分，先区分差异的明显程度再细致打分，以0到1之间的平均意见分(MOS)作为标签。README还介绍了预测该分数的基于attention的模型A2SM，并称其在APSD上达到PLCC 0.984、SROCC 0.978。仓库只有README、两张图和一个Google Drive链接文件这4个文件，没有攻击代码，也没有A2SM模型代码。数据需从该Drive链接获取，README说明确切的文件夹和文件名以实际数据包为准，因此可能与示例结构不同。许可证尚待确定(TBD)，README说明若数据集包含来自ImageNet、COCO或VOC2012的图像，其原始条款同样适用。

许可证

无许可证 未找到许可证文件。没有许可证时，默认不允许复用代码。

同领域的其他仓库

• scrapfly/Antibot-Detector
  一个检测反机器人系统、CAPTCHA和浏览器指纹采集的Chrome扩展。它分析页面元素、网络请求和浏览器API，并显示检测结果和历史记录。
• OffGridPete/Fieldwatch
  这是一款Android上只接收不发送的Wi-Fi与Bluetooth LE观测工具。作者说明它是只监听的被动工具，不需要外接设备、账号或后端服务器，并且可在离线的现场环境下使用。它提供过滤功能、可扩展的信号特征库用于识别无线来源，以及观测结果报告，所有数据都保存在手机本地。
• ThinkWatchProject/ThinkWatch-Lite
  这是在macOS、Windows和Linux上置于Claude Code、Codex等AI client之前的本地gateway。client只需指向gateway一次，之后更换上游提供方和模型都无需改动client配置。它记录每次请求的成本与路由，可在请求离开本机前替换API密钥等机密信息，并能在client执行之前拦截中继塞进回答里的危险tool调用。
• archestra-ai/OpenAPPA
  这是位于agent与其工具之间的护栏，在每个动作之前只回答一个问题，即这份数据是否允许发往这个目的地。它跟踪agent读取过的所有内容的敏感度与可信度，并在调用执行前把每次tool调用与该记录比对。策略以声明式TOML编写，engine仅依据事件日志作判断，不发起network或文件访问，因此同一份日志始终得到相同结果。它可在同一process内运行，也可作为旁挂process运行。
• mvt-project/mvt
  这是用于收集Android和iOS潜在入侵痕迹并检查公开入侵指标的移动取证工具，面向具备取证知识的调查人员，而非普通用户自检。

只收录进入 Trendshift 排行榜的仓库，榜单仅用于寻找候选项目，不转载名次。说明、许可证和星标数来自各 GitHub 仓库。解读是我们自己的判断。我们尚未测试这些项目，上榜并不证明质量。