Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007449, Article popup.category Бакалаврська робота Title Захист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображень (AI translated) popup.author Могир Максим СергійовичMohyr Maksym Serhiiovych popup.publication 01-06-2019 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31334 popup.publisher Київ Description Робота 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. The 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. popup.nrat_date 2025-11-05 Close