Полное описание

Метод защиты системы машинного обучения от вредоносных программ / В. И. Петренко, Ф. Б. Тебуева, А. Р. Анзоров, И. В. Стручков. - DOI 10.54398/2074-1707_2022_1_113. - Текст : непосредственный // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии = Caspian Journal: Control and High Technologies : научно-технический журнал. - 2022. - N 1. - С. 113-127. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2074-1707.
(Шифр в БД У3779/2022/1)

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.001
28	004.85

Рубрики:
Машинное обучение
Информационная безопасность

Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- нейронные сети -- информационная безопасность -- neural-cleanse -- jpeg-compression -- атаки отравления -- атаки искажения -- атаки извлечения модели
Аннотация: Статья посвящена проблеме защиты системы машинного обучения от вредоносного ПО. Проведен анализ возможных уязвимостей систем машинного обучения, приведена классификация наиболее опасных атак с описанием классов, включающих в себя способ воздействия и последствия от применения данных атак в системе машинного обучения. Для противодействия ряду атак предложен метод защиты системы машинного обучения от вредоносных программ на основе алгоритмов Neural-Cleanse и Jpeg-Compression.
Доп. точки доступа:
Петренко, В.И.
Тебуева, Ф.Б.
Анзоров, А.Р.
Стручков, И.В.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Обложка
Переход по DOI

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽