概要
DiffAudit Researchは、拡散モデルにおけるプライバシーリスクを監査するための再現可能な研究用スキャフォールディングです。
メンバーシップ推論攻撃およびその防御手法を実装し、ブラックボックス、グレーボックス、ホワイトボックスの3つの異なる攻撃者知識レベルに対応しています。
本ツールは、論文のレビューから再現可能な実験に至るまで、各手法の追跡を可能にします。
主に拡散モデルのプライバシーとセキュリティに関心のある研究者や開発者を対象とし、体系的な実験管理と結果の検証を通じて、信頼性の高い研究開発を支援します。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- AI/MLモデル監査
- 拡散モデル
- 研究ツール
- Conda対応
基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
| Stars | 2 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- Researcher: アセットdocsからアカウントスコープのSecMIバンドルリンクを削除 (更新: 2026-05-25 / Researcher: remove account-scoped SecMI bundle link from asset docs)
GitHub: https://github.com/DeliciousBuding/DiffAudit-Research