Захист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРодіонов, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorМогир, Максим Сергійович
dc.date.accessioned2020-02-04T09:42:20Z
dc.date.available2020-02-04T09:42:20Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThe work of 60 pages contains 25 illustrations,3 tables,17 literary references. In my work, I considered attacks on artificial neural networks that perform tasks of image classification, methods for protecting against such attacks, and a comparative characteristic of recent developments in this area was carried out. Attacks on various neural network architectures, their results of image classification as completely unprotected, and with the applied algorithms to reduce the impact of attack on the result of the network were also investigated. Based on research data, an algorithm based on competitive artificial neural networks was written that helps the models fight off attacks aimed at worsening the classification results. The results can be used on all systems involved in the classification of images, and use neural networks for this purpose. This will improve the results of the classification, and will help automatically get rid of the impact of attacks on the accuracy of the classifier.uk
dc.description.abstractukРобота 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.uk
dc.format.page60 с.uk
dc.identifier.citationМогир, М. С. Захист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображень : дипломна робота ... бакалавра : 6.170101 Безпека інформаційних і комунікаційних систем / Могир Максим Сергійович. – Київ, 2019. – 60 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31334
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectкласифікація зображеньuk
dc.subjectатаки на нейронні мережіuk
dc.subjectалгоритми захистуuk
dc.subjectзмагальні нейронні мережіuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectimage classificationuk
dc.subjectattacks on neural networksuk
dc.subjectprotection algorithmsuk
dc.subjectadversarial neural networksuk
dc.titleЗахист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображеньuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи