機械学習（ML）モデルの敏感な分野における導入が進む中、プライバシー評価ツールの必要性が高まっています。PrivacyGuardは、MLモデルのプライバシーリスクを評価するために設計された包括的なツールであり、最先端の推論攻撃や高度なプライバシー計測技術を通じて実証的な差分プライバシー（DP）分析を行います。このツールは、メンバーシップ推論や抽出、再構築攻撃を含む多様なプライバシー攻撃のスイートを実装しており、市販のツールと高いカスタマイズ性を持つプライバシー分析に対応しています。モジュラーアーキテクチャにより、新たな攻撃やプライバシーメトリクスの統合も容易で、研究の進展に迅速に適応可能です。