对抗攻击与模型鲁棒性评估数据集AdversarialAttackandModelRobustnessEvaluationDataset-maxjen
数据来源：互联网公开数据
标签：对抗攻击, 模型鲁棒性, 深度学习, 神经网络, 攻击检测, 毒化攻击, 性能评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自深度学习模型对抗攻击与防御研究的数据，记录了在特定模型下，不同训练阶段的对抗攻击效果与模型鲁棒性评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为模型训练与测试过程中的快照。
地理范围：数据未涉及地理位置信息，主要关注模型在对抗攻击下的性能表现。
数据维度：数据集包含多个关键评估指标，如训练损失（train_epoch_loss_avg_over_batch）、训练准确率（train_acc）、干净测试集准确率（test_acc）、攻击成功率（test_asr）、相对准确率（test_ra）、干净测试集AUC值（clean_test_auc）、毒化测试集准确率（bd_test_acc_for_cls）、毒化输出测试集AUC值（bd_out_test_auc）以及所有测试集AUC值（bd_all_test_auc）等。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含attack_df.csv和attack_df_summary.csv两个文件，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于深度学习模型对抗攻击的实验结果，已进行结构化整理。
该数据集适合用于模型鲁棒性评估、对抗攻击效果分析以及防御策略的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于对抗攻击与防御、模型鲁棒性评估等方向的学术研究，如不同攻击方法的对比分析、防御策略的有效性评估等。
行业应用：为人工智能安全领域提供数据支持，尤其适用于安全模型的评估、风险分析和安全策略优化。
决策支持：支持AI模型部署前的风险评估和安全加固，为企业提供数据驱动的安全决策依据。
教育和培训：作为深度学习、人工智能安全等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解对抗攻击与模型防御。
此数据集特别适合用于探索对抗攻击对模型性能的影响，以及评估不同防御策略的有效性，从而提升模型的安全性和可靠性。
