Целью работы является разработка универсального метода защиты искус-ственных нейронных сетей от атак исследования типа «инверсия модели» и «вы-вод членства». Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Анализ методов реализации атак исследования искусственных нейрон-ных сетей. 2. Анализ и систематизация методов защиты от атак исследования типа «вывод членства» и «инверсия модели». 3. Разработка универсального метода защиты от атак исследования типа «вывод членства» и «инверсия модели», экспериментальная оценка его эффек-тивности при защите вычислительных моделей нейронных сетей. В ходе работы были исследованы виды атак исследования на системы ис-кусственного интеллекта, методы защит, реализован универсальный метод и смоделирована атака исследования. Полученные результаты могут быть использованы в дальнейших реализа-циях и модификациях методов защит от атак исследования.

The aim of the work is to develop a universal method of protecting artificial neural networks from research attacks such as "model inversion" and "membership inference". Tasks to be solved during the research: 1. Analysis of methods for the implementation of artificial neural network re-search attacks. 2. Analysis and systematization of methods of protection against attacks of re-search such as "withdrawal of membership" and "inversion of the model". 3. Development of a universal method of protection against attacks of the re-search of the "membership withdrawal" and "model inversion" types, experimental evaluation of its effectiveness in protecting computational models of neural networks. In the course of the work, the types of research attacks on artificial intelligence systems, protection methods were investigated, a universal method was implemented, and a research attack was modeled. The results obtained can be used in further implementations and modifications of methods of protection against research attacks.