mimicus 对抗性分类器规避库

模仿者v1.0是一个用于对抗性分类器规避的Python库，作者是图宾根大学的Nedim Srndic和Pavel Laskov。这个库不仅仅是一个简单的工具，它还包含了重现两位作者在论文《基于学习的分类器的实际规避：案例研究》中的实验平台。如果你对Mimicus感兴趣，可以在这里找到更多关于Python LiteTracer轻量级实验重现性工具集的详细信息。

Mimicus由一个可重用的Python库（在目录mimicus/）和用于重现论文中描述的实验的代码（reproduction/）组成。安装和设置Mimicus是用Python 2.7开发的。不过，仅仅安装库文件（mimicus/目录）是不够的，代码和实验再现（所需的数据在reproduction/目录下）没有安装。或许你会想知道更多关于安装Python的方法，可以查看这个指南，它将为你提供详细的安装步骤。

在继续之前，请确保您拥有最新版本的setuptools（>= 3.1）：pip install --upgrade setuptools。如果你还在为安装过程中的细节而困惑，不妨参考这里的详细说明。这些步骤看似繁琐，但一步步来，其实并不复杂。

还有什么比让你亲自动手尝试更有趣的呢？相信这些工具和资源能让你在对抗性分类器规避的研究道路上更加游刃有余！