title: Machine learning models robust to adversarial attacks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Киндулов Михаил Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kindulov Mihail Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:26:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:26:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 048221
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26412
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе были рассмотрены современные подходы к состязательным атакам и защите от них, а так же представлены собственные решения задачи поиска атакованных объектов. Полученные методы были протестированы на известных наборах данных для популярных атак.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper were considered modern approaches to adversarial attacks and defenses against them. There were also presented own solutions to the problem of searching for adversarial attacks. The obtained methods were tested on well-known data sets for popular attacks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: состязательные атаки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: защита от состязательных атак
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adversarial attacks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adversarial defence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine learning models robust to adversarial attacks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Модели машинного обучения, устойчивые к состязательным атакам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_fixed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26412/1/diploma_fixed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 339,9 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kindulov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26412/2/reviewSV_Otzyv_Kindulov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 94,66 kB