Попередження зламу на основі шкідливих запитів до інтерактивної LLM моделі

dc.contributor.advisorСтьопочкіна, Ірина Валеріївна
dc.contributor.authorДмитренко, Даніїл Юрійович
dc.date.accessioned2025-10-16T13:54:26Z
dc.date.available2025-10-16T13:54:26Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДана робота обсягом 45 сторінок, включає 11 рисунків, 2 додатки та містить посилання на 20 джерел літератури. Об’єктом дослідження є великі мовні моделі (LLM) та методи їх захисту від промпт-ін'єкцій. Предметом дослідження є застосування рекурентних нейронних мереж (RNN) для виявлення та блокування шкідливих промптів у великих мовних моделях. Метою роботи є розробка системи для виявлення та блокування зловмисних промптів, спрямованих на злам великих мовних моделей, з використанням машинного навчання
dc.description.abstractotherThis paper is 45 pages long, includes 11 figures, 2 appendices and references to 20 sources of literature. The object of the study is large language models (LLM) and methods of protecting them from prompt injections. The subject of the study is the application of recurrent neural networks (RNN) for detecting and blocking malicious prompts in large language models. The work aims to develop a system for detecting and blocking malicious prompts to compromise large language models using machine learning.
dc.format.extent45 с.
dc.identifier.citationДмитренко, Д. Ю. Попередження зламу на основі шкідливих запитів до інтерактивної LLM моделі : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Дмитренко Даніїл Юрійовичч. – Київ, 2024. – 45 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76919
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleПопередження зламу на основі шкідливих запитів до інтерактивної LLM моделі
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Dmytrenko_Bakalavr.pdf
Розмір:
1.34 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: