Математичні моделі змагальних атак на системи розпізнавання образів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКуссуль, Наталія Миколаївна
dc.contributor.authorОмельченко, Богдан Романович
dc.date.accessioned2023-01-31T10:31:08Z
dc.date.available2023-01-31T10:31:08Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe work consists of 3 sections, contains 47 illustrations, 1 table, 32 literary references, the volume of the work is 102 pages. The task of the work is an overview of various adversarial attacks on pattern recognition systems, a selection of neural network algorithms for image classification, their detailed description and software implementation on selected databases. The purpose of this thesis is to research and implement adversarial attacks on pattern recognition systems and review the results. The object of research is the process of implementing adversarial attacks on pattern recognition models. The subject of research is the algorithms of adversarial attacks and recognition models. The relevance of the work is determined by the fact that today the issue of high-quality pattern recognition is relevant, as is the construction of protection for such systems. The research methods of the thesis include the methods of systematic, comparative and statistical analysis, the logical-dialectical method of cognition, synthetic and expert evaluations, the method of logical generalization and synthesis. They are based on the use of methods of statistical qualitative and quantitative comparison, scientific abstraction, factor and structural analysis. A wide range of foreign and domestic literary and electronic sources were used. The scientific novelty of the obtained research results is that, based on the theoretical and methodological analysis, a model of adversarial attacks on pattern recognition systems was built and their vulnerabilities were shown, which can be used to improve protection systems. The practical application is that the results of the work can be used to build secure pattern recognition models in various institutions.uk
dc.description.abstractukРобота складається з 3 розділів, містить 47 ілюстрацій, 1 таблиця, 32 літературних посилання, обсяг роботи - 102 сторінки. Завданням роботи є огляд різних змагальних атак на системи розпізнавання образів, вибір алгоритмів нейронних мереж для класифікації зображень, їх детальний опис та програмна реалізація на вибраних базах даних. Мета цієї дипломної роботи полягає у досліджені і реалізації змагальних атак на системи розпізнавання образів та огляд отриманих результатів. Об’єктом дослідження є процес реалізації змагальних атак на моделі розпізнавання образів. Предметом дослідження є алгоритми змагальних атак та моделей розпізнавання. Актуальність роботи зумовлюється тим, що на сьогоднішній день питання якісного розпізнавання образів є актуальним, як і побудова захисту таких систем. Методами дослідження дипломної роботи складають методи системного, порівняльного і статистичного аналізу, логіко-діалектичний метод пізнання, синтетичних та експертних оцінок, метод логічного узагальнення та синтезу. Вони базуються на використанні методів статистичного якісного і кількісного порівняння, наукової абстракції, факторного та структурного аналізу. Використано широке коло зарубіжних та вітчизняних літературних та електронних джерел. Наукова новизна одержаних результатів дослідження полягає в тому, що на підставі проведеного теоретико - методологічного аналізу побудовано модель змагальних атак на системи розпізнавання образів та показано їх вразливості, що можна використати для покращення систем захисту. Практичне застосування полягає в тому, що результати роботи можуть бути використані для побудови захищених моделей розпізнавання образів в різних установах.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationОмельченко, Б. Р. Математичні моделі змагальних атак на системи розпізнавання образів : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Омельченко Богдан Романович. – Київ, 2022. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52224
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмоделі нейронних мережuk
dc.subjectmodels of neural networksuk
dc.subjectзмагальні атакиuk
dc.subjectadversarial attacksuk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleМатематичні моделі змагальних атак на системи розпізнавання образівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи