Бакалаврські роботи (ІБ)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21798

Переглянути

Перегляд Бакалаврські роботи (ІБ) за Ключові слова "adversarial neural networks"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Захист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображень
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Могир, Максим Сергійович; Родіонов, Андрій Миколайович
    Робота обсягом 60 сторінок містить 25 ілюстрації, 3 таблиці, 17 літературних посилань. В роботі було розглянуто атаки на штучні нейронні мережі, що виконують завдання класифікації зображень, методи захисту від таких атак, та була проведена порівняльна характеристика останніх напрацювань в даній сфері. Також були досліджені атаки на різні архітектури нейронних мереж, їх результати класифікації зображень, як зовсім без захисту, так і з застосованими алгоритмами для зменшення впливу атаки на результат мережі. На основі даних досліджень було написано алгоритм, що будується на змагальних штучних нейронних мережах, який допомагає моделям боротись з атаками, направленими на погіршення результатів класифікації. Результати можна використати у всіх системах, що займаються класифікацією зображень, і використовують для цього нейронні мережі. Це покращить результати класифікації, та допоможе автоматично позбутись впливу атак на точність класифікатору.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Розробка методів захисту нейронних мереж від основних типів існуючих спотворюючих атак
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Пазон, Богдан Романович; Орєхов, Олександр Арсенійович
    В роботі було розглянуто спотворюючі атаки на нейронні мережі, які класифікують зображення та був проведений аналіз сучасних готових механізмів, здатних протистояти атакам. Порівняльна характеристика атак та методів протидії ним дала змогу побудувати власну модель змагальної нейронної мережі, засновану на принципі обернення генератора. Результати роботи цілком можуть бути застосовані в реальних умовах з метою часткового або повного нівелювання впливу спотворюючих атак на нейронну мережу.