Полное описание

Рудницкая, Е. А. Защита от атак на системы машинного обучения на примере атак уклонения при анализе медицинских изображений / Е. А. Рудницкая, М. А. Полтавцева. - DOI 10.48612/jisp/1rgd-dmhp-rd2k. - Текст : непосредственный // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы : журнал. - 2022. - N 2. - С. 148-159. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8217.
(Шифр в БД У3842/2022/2)

ГРНТИ	УДК
50.37.23	004.056
28.23.25	004.85

РУБ ИИ

04.07

07.16 Рубрики: Информационная безопасность Машинное обучение Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- медицинские изображения -- состязательные атаки -- атаки уклонения -- защита систем машинного обучения -- атаки на системы машинного обучения Аннотация: Данная работа посвящена атакам уклонения на системы машинного обучения, использующие при анализе медицинские изображения. Рассмотрены существующие атаки, проведена их систематизация и практическая оценка реализуемости. Приведены и проанализированы существующие методы защиты от атак уклонения на системы машинного обучения. Приведены особенности медицинских снимков, рассматривается постановка задачи защиты от атаки уклонения для данных снимков на основе нескольких защитных методов. Авторами определены наиболее релевантные методы защиты, выполнена их реализация и апробация на практических примерах - анализе снимков пациентов с COVID-19. Доп. точки доступа: Полтавцева, Мария Анатольевна Имеются экземпляры в отделах: всего 3 : ПНТ (1), ХРЦ (1), ФО19 (1) Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1), ФО19 (1) Переход по DOI Заказать Заказ фрагмента документа ₽