Полное описание
> Карпенко, А. П. Как обмануть нейронную сеть? Синтез шума для уменьшения точности нейросетевой классификации изображений / А. П. Карпенко, В. А. Овчинников. - Текст : непосредственный // Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана. Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э.Баумана : научно-теоретический и прикладной журнал. - 2021. - N 1. - С. 102-119. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0236-3933.
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.37 | 004.032.26 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Кл.слова (ненормированные): глубокая нейронная сеть -- классификация изображений -- синтез атакующего шума -- графические ускорители
Аннотация: Цель исследования --- разработка алгоритмического и программного обеспечения для синтеза шума с намерением совершения атак на нейронные сети глубокого обучения, предназначенные для классификации изображений. Приведены результаты анализа методов проведения атак на такие нейронные сети. Задача синтеза "атакующего" шума сформулирована как задача многомерной условной оптимизации. Основные особенности предложенного алгоритма синтеза атакующего шума заключаются в следующем: ограничения на шум учитываются с помощью функции clip; в качестве критериев эффективности атакующего шума используются рейтинги top-1, top-5 ошибок классификации; для обучения нейронных сетей применяются алгоритмы обратного распространения ошибки и градиентного спуска Адама; указанная задача оптимизации решается методом стохастического градиентного спуска; в процессе обучения нейронных сетей используется техника аугментации. Разработанное программное обеспечение работает под управлением операционных систем Ubuntu 18.04 и CentOS 7, написано на языке программирования Python с использованием фреймворка динамического дифференцирования графа вычислений Pytorch. Среда разработки Visual Studio Code. Для ускорения вычислений использованы графический процессор Nvidia TITAN XP и технология CUDA. Приведены результаты широкого вычислительного эксперимента по синтезу неуниверсального и универсального атакующих шумов для восьми глубоких нейронных сетей. Показано, что предложенный атакующий алгоритм может увеличивать ошибку нейронной сети в 8 раз.
Доп. точки доступа:
Овчинников, В.А.
>
Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -909108-009144)>
Шифр в сводном ЭК: 1cf757aae6cd9c58d52885f99a22881d
Овчинников В.А. Метод автоматизированного проектирования ударопрочных автомобильных конструкций : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)", 05.05.03 "Колесные и гусеничные машины" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / В. А. Овчинников, 2007. - 16 с. - Текст : непосредственный.Карпенко А.П. Параметрическое согласование вычислительных алгоритмов с архитектурой многопроцессорных систем : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра физ.-мат. наук / А. П. Карпенко, 1994. - 37 с. - Текст : непосредственный.Нугманов З.Х. Численный метод расчета обтекания профиля вязким несжимаемым потоком / З. Х. Нугманов, В. А. Овчинников, 1993. - 140 c. - Текст : непосредственный.Основы автоматизированного проектирования : выставочные материалы / А. Н. Божко, Т. М. Волосатова, С. В. Грошев [и др.], 2015. - 327 с. - Текст : непосредственный.
История начального и среднего профессионального образования Кузбасса: металлургия и химическая промышленность : монография / А. В. Блинов, А. Н. Ермолаев, А. А. Зеленин, В. А. Овчинников; ответственный редактор Е. Л. Руднева, 2018. - 133 с. - Текст : непосредственный.Добряков А.А. Ментально-структурированная образовательная технология / А. А. Добряков, А. П. Карпенко, Е. В. Смирнова, 2018. - 202, [1] с. - Текст : непосредственный.Современные методы поисковой оптимизации в задаче определения параметров интеллектуального капитала : монография / А. С. Андрусенко [и др.]; под редакцией А. П. Карпенко, 2019. - 105 с. - Текст : непосредственный.Карпенко А.П. Народнохозяйственное и социальное планирование в СССР и профсоюзы : учебное пособие / А. П. Карпенко, 1974. - 335 с. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Реакционная способность напряженных олефинов в реакции с озоном : автореф. дис. .. канд. хим. наук: 02.00.04 / В. А. Овчинников, 2011. - 24 с. - Текст : непосредственный.Современные методы поисковой оптимизации в задаче определения параметров интеллектуального капитала : монография / А. С. Андрусенко [и др.]; под ред. А. П. Карпенко, 2018. - 105 с. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Связь оптических характеристик порошкообразных взрывчатых веществ с их чувствительностью к лазерному воздействию : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 01.04.17 / В. А. Овчинников, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Алгоритмизация комбинаторно-оптимизационных задач при проектировании ЭВМ и систем : Учебник / В.А.Овчинников, 2001. - 287 с. - Текст : непосредственный.Устройство надводного корабля : Учеб. пособие / Е.В.Бондаренко,В.А.Овчинников,А.В.Сопов,О.В.Чебыкин, 1994. - 125 c. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Совершенствование конструктивно-технологических параметров дискового высеивающего аппарата для высева мелкосеменных культур (на примере люцерны) : автореф. дис. .. канд. техн. наук: 05.20.01 / В. А. Овчинников, 2007. - 16 с. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Графы в задачах анализа и синтеза структур сложных систем / В. А. Овчинников, 2014. - 423 с. - Текст : непосредственный.Овчинников В.А. Модели и методы дискретной оптимизации. Модули 1 и 2 : учебник / В. А. Овчинников, 2019. - 277 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результаты| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Network : Computation Neural Systems. - Журнал выходит с 1990г. - Текст : непосредственный. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Neural Computing <& >Applications. - Журнал выходит с 1993г. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.Нейронные сети : монография, 2001. - 182 с. - Текст : непосредственный.Пархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Суровцев И.С. Нейронные сети.Введение в современную информационную технологию / И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоварова ; Ред. И. С. Суровцев, 1994. - 224 c. - Текст : непосредственный.Квантовые нейронные сети : материалы временных коллективов, 2001. - 103 с. - Текст : непосредственный.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин, 2016. - 1103 с. - Текст : непосредственный.Воронкин Р.А. Математическое моделирование процессов генетического поиска для повышения качества обучения нейронных сетей прямого распространения : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / Р. А. Воронкин, 2004. - 18 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыArtificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. J. Diederich, 1990. - VII,141 p. p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Гордеев Л.С. Применение искусственных нейронных сетей в задачах химической технологии / Л. С. Гордеев, М. Б. Глебов, 1998. - 120 с. - Текст : непосредственный.Лузянина Т.В. Synchronization in an oscillator neural network model with time delayed coupling : препринт / Т. В. Лузянина, 1992. - 20 с. - Текст : непосредственный.Барцев С.И. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами / С. И. Барцев, Ю. П. Ланкин, 1993. - 26 с . - Текст : непосредственный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Bernatzki A. Geometrische Interpretation neuronaler Netze / A. Bernatzki, 1999. - 123 S. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Комплементарная алгебра и предикатная алгебра выбора / Л. И. Волгин, 1996. - 68 c. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Векторная комплементарная алгебра и ее применения / Л. И. Волгин, 1996. - 50 c. - Текст : непосредственный.Тарасов А.М. Математическое моделирование, сети Петри и их использование при описании функционирования нейронных сетей в ЭВМ, робототехники : препринт / А. М. Тарасов, В. В. Подлубный, 1995. - 21 c. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыВестник Московского государственного технического университета имени Н.Э.Баумана. - Журнал, 2021г. № 1. - Текст : непосредственный.Карпенко А.П. Как обмануть нейронную сеть? Синтез шума для уменьшения точности нейросетевой классификации изображений / А. П. Карпенко, В. А. Овчинников. - Текст : непосредственный // Вестн. МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия, Приборостроение : научно-теоретический и прикладной журнал / Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана. - Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - N 1.- С.102-119.
Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э.Баумана. - Журнал, 2021г. № 1. - Текст : непосредственный.Карпенко А.П. Как обмануть нейронную сеть? Синтез шума для уменьшения точности нейросетевой классификации изображений / А. П. Карпенко, В. А. Овчинников. - Текст : непосредственный // Вестн. МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия, Приборостроение : научно-теоретический и прикладной журнал / Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана. - Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - N 1.- С.102-119.Корсун О. Н. Методы контроля психофизиологического состояния оператора по эмоциональному выражению лица и анализу характеристик морганий на основе глубоких сверточных нейронных сетей / О. Н. Корсун, В. Н. Юрко. - Текст : непосредственный // Вестн. МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия, Приборостроение : научно-теоретический и прикладной журнал / Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана. - Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - N 1.- С.120-134.
Заказ фрагмента документа ₽