Захист систем машинного навчання від FGSM атак

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоломицев, Михайло Володимирович
dc.contributor.authorКовальчук, Єгор Іванович
dc.date.accessioned2025-10-16T13:42:46Z
dc.date.available2025-10-16T13:42:46Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОбсяг текстової частини: 98 сторінок, 15 ілюстрацій, 1 таблиця, 1 додаток, і 16 джерел літератури Мета роботи: Дослідження та захист систем машинного навчання від атак типу Fast Gradient Sign Method (FGSM). Використані методи: Аналіз літератури, розробка моделі атак FGSM, вибір методів захисту, програмна реалізація захисних методів, комп'ютерне моделювання атак та захисту, аналіз результатів. Отримані результати: Створено модель для проведення атак FGSM, розроблено та реалізовано методи захисту, проведено експерименти та аналіз результатів, отримано якісні та кількісні показники, що підтверджують ефективність розроблених методів захисту.
dc.description.abstractotherVolume of the text part: 98 pages, 15 illustrations, 1 table, 1 appendix, and 16 sources of literature. Purpose of the work: To research and protect machine learning systems from Fast Gradient Sign Method (FGSM) attacks. Methods used: Literature analysis, development of FGSM attack models, selection of protection methods, software implementation of protective methods, computer simulation of attacks and defenses, and result analysis. Results obtained: A model for conducting FGSM attacks was created, protection methods were developed and implemented, experiments were conducted, and the results were analyzed. Qualitative and quantitative indicators were obtained, confirming the effectiveness of the developed protection methods.
dc.format.extent99 с.
dc.identifier.citationКовальчук, Є. І. Захист систем машинного навчання від FGSM атак : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Ковальчук Єгор Іванович. – Київ, 2024. – 99 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76918
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.subjectзахист систем машинного навчання
dc.subjectFGSM атаки
dc.subjectметоди захисту
dc.subjectкомп'ютерне моделювання
dc.subjectmachine learning system protection
dc.subjectFGSM attacks
dc.subjectprotection methods
dc.subjectcomputer simulation
dc.titleЗахист систем машинного навчання від FGSM атак
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kovalchuk_Bakalavr.pdf
Розмір:
1.64 MB
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

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи