Аналіз вразливостей систем, які використовують штучні нейронні мережі для аналізу вхідних даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКирюша, Богдан Анатолійович
dc.contributor.authorКоновал, Володимир Олексійович
dc.date.accessioned2023-04-05T13:29:00Z
dc.date.available2023-04-05T13:29:00Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМетою роботи було проведення теоретичного аналізу вразливостей нейронних мереж, які використовуються в системах для аналізу вхідних даних і методів захисту нейронних мереж проти існуючих вразливостей. Незважаючи на те, що область досліджень вразливостей нейронних мереж є відносно новою областю, на сьогоднішній день було розроблено значну кількість методів для експлуатації вразливостей нейронних мереж і методів захисту. В роботі було розглянуто будову конволюційної нейронної мережі, проведено класифікацію атак за різними типами, досліджено метрику оцінки спотворення зображення відносно її початкового вигляду в залежності від застосованого методу атаки. Також в роботі було досліджено виявлені вразливості нейронних мереж і методи, які використовують ці вразливості для створення адверсаріал даних, було експериментально досліджено одну з розглянутих досліджень. В роботі окрім дослідження вразливостей нейронних мереж було досліджено розроблені методи захисту нейронних мереж від експлуатації її вразливостей для створення адверсаріал даних. Також було проведено дослідження зі створення методу захисту проти розробленої раніше атаки з оцінкою ефективності даного методу захисту. Загальний обсяг роботи 106.,19 рис., 8 таблиць, 24 джерела.uk
dc.description.abstractotherThe aim of the work was to conduct a theoretical analysis of neural network vulnerabilities used in systems for the analysis of input data and methods of protecting neural networks against existing vulnerabilities. Although the field of neural network vulnerability research is a relatively new field, a significant number of methods for exploiting neural network vulnerabilities and protection methods have been developed to date. The paper considers the structure of the convolutional neural network, classifies attacks by different types, investigates the metrics for estimating image distortion relative to its original appearance depending on the applied attack method. Also, the identified vulnerabilities of neural networks and methods that use these vulnerabilities to create adversarial data were investigated, one of the considered researches was experimentally investigated. In addition to studying the vulnerabilities of neural networks, the developed methods of protection of neural networks from the exploitation of its vulnerabilities to create an adversarial data were studied. A study was also conducted to create a method of protection against a previously developed attack to assess the effectiveness of this method of protection. The total volume of work is 106 pages, 19 figures, 8 tables, 24 sources.uk
dc.format.extent106 с.uk
dc.identifier.citationКоновал, В. О. Аналіз вразливостей систем, які використовують штучні нейронні мережі для аналізу вхідних даних : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коновал Володимир Олексійович. – Київ, 2022. – 106 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54314
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectадверсаріал даніuk
dc.subjectадверсаріал машинне навчанняuk
dc.subjectadversarial datauk
dc.subjectadversarial machine learninguk
dc.titleАналіз вразливостей систем, які використовують штучні нейронні мережі для аналізу вхідних данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи