Целью работы является устойчивая к простым трансформациям защита изображений от автоматического распознавания при сохранении их качества. Предметом исследования методы защиты от автоматического распознавания изображения на основе состязательных атак. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Исследование подходов автоматического распознавания изображений. 2. Анализ современных подходов в области защиты изображений от автоматического распознавания. 3. Исследование состязательных атак, применимых для защиты изображений от автоматического распознавания. 4. Сравнительный анализ устойчивости рассмотренных атак к простым модификациям и оценка качества изображений после применения состязательных атак. 5. Разработка подхода для надёжной защиты изображений от автоматического распознавания изображений с сохранением их качества и анализ разработанного средства на практике. В ходе работы были исследованы методы автоматического распознавания изображений. Были проанализированы современные исследования в области защиты изображений от автоматического распознавания. В результате работы был разработан подход для надежной защиты изображений на основе состязательных атак, была продемонстрирована эффективность средства. Полученные результаты могут быть использованы для защиты изображений пользователей при обмене фотографиями в социальных сетях.

The purpose of the study is resistant to simple transformations reliably protection images from automatic recognition while preserving their quality. The subject of the work is methods of protection from automatic image recognition based on adversarial attacks. The research set the following goals: 1. Studying approaches of automatic image recognition. 2. Analysis of modern studies on image protection from automatic recognition. 3. Studying adversarial attacks applicable to protect images from automatic recognition. 4. Comparative analysis of the resistance of the considered attacks to simple modifications and evaluation of image quality after the application of adversarial attacks. 5. Development of an approach for reliable protection of images from automatic image recognition while preserving image quality and analysis of the developed tool in practice. During the work automatic image recognition techniques were studied. Modern studies in image protection from automatic recognition were analyzed. The work resulted in development of for robust image protection based on adversarial attacks. Tool has satisfactory indicators in not only quantitative defect detection, but also in productivity. The studying point to conclusion that Linux kernel network stack security is poorly examined. The results could be used as a protection image of users when sharing photos in social networks.