Атаки на ML

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКовальчук, Є. І.
dc.contributor.authorКоломицев, М. В.
dc.date.accessioned2024-10-17T13:16:55Z
dc.date.available2024-10-17T13:16:55Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractНа сьогоднішній день машинне навчання (ML) стає все більш популярним і використовується в різних сферах. Проте разом із зростанням застосування ML збільшується ймовірність атак на ці системи. Зловмисники можуть використовувати різні методи атаки, такі як отруйні дані (poisoning attacks), атаки зі зміною моделі (model inversion attacks), атаки зі зміною рішення (decision boundary attacks) та інші. Виявлення та захист від таких атак важливі для забезпечення безпеки систем штучного інтелекту. Один з можливих методів захисту – це аналіз патернів атак та використання технік аналізу даних для виявлення аномалій та запобігання вразливостям. Використання методів інформаційного пошуку може допомогти у виявленні підозрілих або аномальних патернів у вихідних даних, що вказуватиме на можливі атаки на систему машинного навчання.
dc.format.pagerangeС. 140-142
dc.identifier.citationКовальчук, Є. І. Атаки на ML / Є. І. Ковальчук, М. В. Коломицев // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−17 травня 2024 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2024. – С. 140-142.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69936
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceТеоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених (13−17 травня 2024 р., м. Київ, Україна)
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectатаки
dc.subjectзахист
dc.subjectбезпека
dc.subjectадверсаріальні приклади
dc.subjectмоделі
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectдані
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectвплив
dc.subject.udc004.056.9
dc.titleАтаки на ML
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pp-140-142.pdf
Розмір:
371.3 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
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:
Завантажити

Зібрання

Секцiя 4. Математичнi методи кiбернетичної безпеки