prikaz prve stranice dokumenta Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju
Rad nije dostupan
završni rad
Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:565743
Dujmović, Bruna
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Dujmović, B. (2020). Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

Dujmović, Bruna. "Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

Dujmović, Bruna. "Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

Dujmović, B. (2020). 'Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

Dujmović B. Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

B. Dujmović, "Neprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:565743
Podaci o radu
NaslovNeprijateljski napadi na klasifikacijske modele uz višekriterijsku optimizaciju
Naslov (engleski)Adversarial attacks on classification models using multi-objective optimization
AutorBruna Dujmović
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKarlo Knežević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIva Jurković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj se rad bavi black-box napadima na modele za klasifikaciju slike uz odabrane algoritme za višekriterijsku optimizaciju, NSGA-II i SPEA2. Neprijateljski napadi prikazani su kao problemi višekriterijske optimizacije te su kao takvi i implementirani. Klasifikacijski modeli predstavljeni su dvjema umjetnim neuronskim mrežama, potpuno povezanom i konvolucijskom, koje su trenirane i ispitane na MNIST skupu slika rukom pisanih znamenki uz visoku točnost. Generirani su neprijateljski uzorci dodavanjem evoluiranog šuma vektoriziranim MNIST slikama. Značajno više uspješnih neprijateljskih uzoraka dobiveno je za neusmjerene napade u odnosu na usmjerene te za potpuno povezani model u odnosu na konvolucijski. Nije opažena značajna razlika u količini uspješnih napada s obzirom na algoritam višekriterijske optimizacije.
Sažetak (engleski)
This thesis deals with staging black-box attacks on image classification models using selected multi-objective optimization algorithms, NSGA-II and SPEA2. Adversarial attacks are presented as multi-objective optimization problems and are implemented as such. A simple, fully-connected artificial neural network and a convolutional one were built and then trained on the MNIST handwritten digits dataset, achieving high accuracy, to be used as targets for adversarial attacks. Adverarial images were generated by adding evolved noise vectors to vectorized MNIST images. Significantly more successful adversarial images were obtained for untargeted attacks versus targeted ones, and for the simple model versus the convolutional one. No significant difference was observed in the number of successful adversarial images with respect to the type of algorithm with which they were constructed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:565743
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 14:50:58