Анализ современных исследований по защите от состязательных атак в энергетических системах

Authors: Igor Kotenko, Igor Saenko, Oleg Lauta, Vladimir Sadovnikov, Egor Ichetovkin, Wei Li

Source: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1751-1809 (2025)

Subject Terms: кибератаки, искусственный интеллект, машинное обучение, состязательные атаки, модель угроз, методы защиты, обзор, энергетические системы, классификация, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

File Description: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16973; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Access URL: https://doaj.org/article/de8fd165c5bc4ee59f4cfca9e9112bad

The impact of adversarial attacks on a computer vision models perception of images Set intersection protocol with privacy preservation

Authors: R. R. Bolozovskii, A. B. Levina, K. S. Krasov

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 4, Pp 694-702 (2025)

Subject Terms: состязательные атаки, компьютерное зрение, resnet50, кластеризация изображений, knn, hnsw, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/494; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/b1e9b679dfe74c178885acf90a9ba40d

Method for testing NLP models with text adversarial examples

Authors: A. B. Menisov, A. G. Lomako, T. R. Sabirov

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 5, Pp 946-954 (2024)

Subject Terms: искусственный интеллект, обработка естественного языка, информационная безопасность, состязательные атаки, тестирование защищенности, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/126; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/f3b8acb95c6f4962801975bd0bcdd26a

Fast labeling pipeline approach for a huge aerial sensed dataset

Authors: A. M. Fedulin, N. V. Voloshina

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 2, Pp 190-197 (2024)

Subject Terms: способ быстрой разметки, беспилотный летательный аппарат, бпла, продолжительность полета бпла, состязательные атаки, величина потенциальной информативности кадра, piv, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/62; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/7e29d14ac11741bf97f35ed3b978b2ff

A new method for countering evasion adversarial attacks on information systems based on artificial intelligence

Authors: A. A. Vorobeva, M. A. Matuzko, D. I. Sivkov, R. I. Safiullin, A. A. Menshchikov

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 2, Pp 256-266 (2024)

Subject Terms: методы машинного обучения, состязательные атаки, защитные механизмы, информационные системы на базе искусственного интеллекта, состязательное обучение, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/96; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/a2f892dd73ad47768e0a0a1184d95093

The problem of compromising the image recognition system by purposefully falsifying the training set

Source: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 12

Subject Terms: матрица превращений, ResNet18, adversarial attacks, состязательные атаки, нейронные сети, атаки на нейронные сети, transformation matrix, neural networks, attacks on neural networks

Защита от состязательных атак на аудио и изображения в моделях искусственного интеллекта с применением метода SGEC

Authors: Герасимов, В. М., Маслова, М. А., Халилаева, Э. И.

Subject Terms: техника, кибернетика, искусственный интеллект, состязательные атаки, защита голосовых отпечатков, стеганография, шифрование данных, защита биометрических данных

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/55901

Availability: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/55901

Исследование эффективности трансферного обучения при проведении состязательных атак

Source: Международный научный журнал "Современные информационные технологии и ИТ-образование". 18

Subject Terms: распознавание изображений, adversarial attacks, image recognition, свёрточная нейронная сеть, состязательные атаки, convolutional neural network, automotive unmanned transport networks, трансферное обучение, автомобильные беспилотные транспортные сети, transfer learning

IMAGE CLASSIFIER RESILIENT TO ADVERSARIAL ATTACKS, FAULT INJECTIONS AND CONCEPT DRIFT – MODEL ARCHITECTURE AND TRAINING ALGORITHM

Source: Radio Electronics, Computer Science, Control; No. 3 (2022): Radio Electronics, Computer Science, Control; 86
Радиоэлектроника, информатика, управление; № 3 (2022): Радиоэлектроника, информатика, управление; 86
Радіоелектроніка, iнформатика, управління; № 3 (2022): Радіоелектроніка, інформатика, управління; 86

Subject Terms: классификация изображений, робастность, резильентность, утонченная деградация, состязательные атаки, инжекция неисправностей, дрейф концепций, image classification, robustness, resilience, graceful degradation, adversarial attacks, faults injection, concept drift, класифікація зображень, робастність, резільєнтність, витончена деградація, протиборчі атаки, інжекція несправностей, дрейф концепцій

File Description: application/pdf

Access URL: http://ric.zntu.edu.ua/article/view/265709

SCOPING ADVERSARIAL ATTACK FOR IMPROVING ITS QUALITY

Authors: Khabarlak, K. S., Koriashkina, L. S.

Source: Radio Electronics, Computer Science, Control; № 2 (2019): Radio Electronics, Computer Science, Control; 108-118
Радиоэлектроника, информатика, управление; № 2 (2019): Радиоэлектроника, информатика, управление; 108-118
Радіоелектроніка, iнформатика, управління; № 2 (2019): Радіоелектроніка, інформатика, управління; 108-118

Subject Terms: adversarial attacks, fast adversarial attack algorithm, logistic regression, neural network vulnerabilities, состязательные атаки, быстрый алгоритм состязательной атаки, логистическая регрессия, уязвимость нейронных сетей, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology, змагальні атаки, швидкий алгоритм змагальної атаки, логістична регресія, уразливість нейронних мереж

File Description: application/pdf

Access URL: http://ric.zntu.edu.ua/article/download/178284/178306
http://ric.zntu.edu.ua/article/download/178284/178306
http://ric.zntu.edu.ua/article/view/178284/178306
http://ric.zntu.edu.ua/article/view/178284

Machine learning models robust to adversarial attacks ; Модели машинного обучения, устойчивые к состязательным атакам

Authors: Киндулов Михаил Львович, Kindulov Mihail Lvovic

Contributors: Блеканов Иван Станиславович, Blekanov Ivan Stanislavovic, Крылатов Александр Юрьевич, Krylatov Aleksandr Urevic

Subject Terms: машинное обучение, нейронные сети, состязательные атаки, защита от состязательных атак, machine learning, neural networks, adversarial attacks, adversarial defence

Relation: 048221; http://hdl.handle.net/11701/26412

Availability: http://hdl.handle.net/11701/26412