Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U007449, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Захист від атак на нейронні мережі, що вирішують задачу класифікації зображень Автор Могир Максим СергійовичMohyr Maksym Serhiiovych Дата публікації 01-06-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31334 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити