Details

Title: Обнаружение вредоносной логики в работе сверточных искусственных нейронных сетей на основе анализа признаков входных данных: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.01 «Компьютерная безопасность» ; образовательная программа 10.05.01_02 «Математические методы защиты информации»
Creators: Макаров Максим Владиславович
Scientific adviser: Платонов Владимир Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Машинное обучение; Нейронные сети; поиск уязвимостей; скрытая логика; потайные ходы; вейвлет-преобразование; vulnerability scanning; backdoor; malicious logic; wavelet transform
UDC: 004.85; 004.032.26
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-828
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\20505

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Обнаружение вредоносной логики в работе сверточных искусственных нейронных сетей на основе анализа признаков входных данных». Предметом исследования является защита классификаторов на основе ИНС от внедрения потайных ходов, активирующих скрытую логику. Целью работы является защита сверточных искусственных нейронных сетей от атак внедрения скрытой логики. Задачи, решаемые в ходе исследования: Исследование теоретических способов реализации атак внедрения скрытой логики. Анализ современных исследований в области поиска скрытой логики в сверточныхискусственных нейронных сетях. Исследование способов сжатия изображений для удаления признаков. Разработка метода поиска скрытой логики в сверточных искусственных нейронных сетях на основе сжатия вейвлет-преобразованием. Оценка качества работы созданного метода поиска скрытой логики. В результате работы было разработано средство поиска скрытой логики в работе сверточных искусственных нейронных сетей, а также продемонстрирована эффективность его работы. Был сделан вывод о том, что для поиска с вредоносной логики в работе сверточныхискусственных нейронных сетей ко входным данным могут применяться алгоритмы сжатия с потерями. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем динамического поиска скрытой логики в работе сверточных искусственных нейронных сетей.

The topic of the graduate qualification work is «Detecting of malicious logic in the operation of convolutional artificial neural networks based on the analysis of input data features». The subject of the study is the protection of classifiers based on artificial neural networks from the introduction of secret passages that activate malicious logic. The purpose of the study is protect convolutional artificial neural networks from malicious logic attacks implementation. The research set the following goals: Research of theoretical ways to implement malicious logic implementation attacks. Analysis of modern research in the field of search for malicious logic in convolutional neural networks.Investigation of ways to compress images to remove features. Development of a method for searching for malicious logic based on compression using a wavelet transform. Evaluation of the quality of the created method of searching for malicious logic. As a result of the work, a means of combating malicious logic in the operation of convolutional neural networks was developed, and the effectiveness of its work was demonstrated. It was concluded that lossy compression algorithms can be applied to input data to combat malicious logic in the operation of convolutional artificial neural networks. The results obtained can be used as a basis for designing systems for dynamic search of malicious logic in the operation of convolutional neural networks.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 9
Last 30 days: 4
Detailed usage statistics