Ільїн, Микола ІвановичЧирков, Андрій Олегович2025-10-022025-10-022024Чирков, А. О. Моделі і методи захисту класифікаторів зображень від атак на основі штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Чирков Андрій Олегович. – Київ, 2024. – 65 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76528Обсяг дипломної роботи 50 сторінки, 14 ілюстрацій, 4 таблиці, 1 додаток і 10 джерел та посилань. Під час роботи було розглянуто можливі методи атак на моделі класифікаторів зображень такі як: FGSM, BIM, DR, DA. Та було впровадження вдосконалення цих алгоритмів з використанням динамічного змінювання коефіцієнта збурення. Що покращило роботу розглянутих методів на такі аспекти: Можна використовувати дуже малі значення коефіцієнта збурення, що зменшує кількість дефектів на зображені. Пришвидшує роботу алгоритмів за допомогою зменшення кількості кроків атак в середньому на 12 моделях: FGSM на 2.9, BIM на 0.9, DR на 9.4 та DA на 10.4, зберігаючи високу ймовірність передбаченого класу на 8%, на 4%, на 2% та на 3% відповідно. При використанні стандартних коефіцієнтах збурення.65 с.ukAdversarial attackFGSMBIMDRDAкоефіцієнта збуренняperturbationcoefficientBachelor Thesis