ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. ADVERSARIAL АТАКИ
MACHINE LEARNING SECURITY ISSUES. ADVERSARIAL ATTACKS
Авторы: Селедец Илья Евгеньевич, Борунов Дмитрий Игоревич, Рычков Вячеслав Андреевич
Степень (должность): Студенты
Место учебы/работы: Дальневосточный Федеральный Университет
Аннотация на русском языке: Данная статья посвящена рассмотрению проблемы безопасности при использовании машинного обучения, в частности разновидности Adversarial атак. В статье рассмотрено само понятие Adversarial атак, их классификация , разновидности и методы их практического применения. В заключении подведен итог по поводу действенности материала, указанного в статье.

The summary in English:
This article is devoted to the consideration of security problems when using machine learning, varieties of adversarial attack. The article considers the very concept of warring attacks, their classification, varieties and methods of their practical application. In conclusion, we summarized the effectiveness of the material specified in the article.

Ключевые слова: Машинное обучение; безопасность; нейронные сети.
Key words: Machine learning; Security; Neural network.

Следующей может быть Ваша статья!

Контактная информация
E-mail: info@synergy-journal.ru
Группа Вконтакте: vk.com/synergy_journal

© 2016 Электронный журнал "Синергия Наук".
Любое использование размещённых на сайте журнала статей и материалов возможно только с обязательной ссылкой на сайт журнала
«synergy-journal.ru» и автора статьи.
Made on
Tilda