| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Konvolūcijas neironu tīklu aizsardzības pret maldīgiem uzbrukumiem metožu izpēte un analīze |
| Nosaukums angļu valodā |
Research and Analysis of Convolutional Neural Networks Protection Methods Against Adversarial Attacks |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Sergejs Paršutins |
| Recenzents |
Olga Kotova |
| Anotācija |
Mākslīgais intelekts ir kļuvis par vienu no nozīmīgākajām un straujāk augošajām tehnoloģiju nozarēm mūsdienās. Mākslīgā intelekta risinājumi tiek aizvien plašāk izmantoti dažādās nozarēs, deleģējot tiem lielu lomu lēmumu pieņemšanā. Tomēr, līdz ar mākslīgā intelekta tehnoloģiju izplatību un nozīmīgumu, pieaug arī nepieciešamība nodrošināt šo sistēmu drošību un uzticamību, jo jebkura ievainojamība var radīt nopietnas sekas. Darba mērķis ir sniegt padziļinātu ieskatu Mākslīgā intelekta sistēmu uzbūvē, to ievainojamībā ar maldīgiem uzbrukumiem, kā arī dažādu aizsardzības metožu efektivitātē un praktiskajā pielietojumā. Darbā tika analizēts un izpētīts konvolūcijas neirona tīkla sastāvdaļas, maldīgo uzbrukumu veidi un piemēri, kā arī aizsardzības metodes lai aizsargātos pret maldīgiem uzbrukumiem. Tika iztrādāts konvolūcijas neironu tīkls, kā arī šis tīkls tika testēts uz solarizacijas maldīgo uzbrukumu, pec kā tika ieviesta maldīgā apmācības aizsardzība, lai aizsargātu konvolūcijas neironu tīklu. Analīzē tika noskaidrota solarizācijas uzbrukuma efektivitāte pret konvolūcijas neironu tīkliem un maldīgo piemēru aizsardzības metodes efektivitāte aizsargājot tos. Šie secinājumi palīdz izprast māksīgā intelekta ievainojamību, kā arī aizsardzības metodes šo ievainojamību mazināšanai. |
| Atslēgas vārdi |
Konvolūcijas neironu tīkli, maldīgo uzbrukumu metodes, aizsardzības metodes |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Convolutional neural networks, adversarial attack methods, defense methods |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
28.05.2024 12:21:45 |
