Исследование и программная реализация алгоритмов состязательных атак на системы классификации изображений

Abstract

Объектом исследования в выпускной квалификационной работе являются алгоритмы генерации состязательных атак на модели классификации изображений, использующие нейронные сети глубокого обучения. Цель работы – исследование методов генерации состязательных атак на модели классификации изображений и разработка автоматизированной системы для проведения атак и анализа их эффективности. Разработана автоматизированная информационная система, реализующая выполнение атак, сбор метрик и отображение результатов в виде удобного графического интерфейса. Для проектирования архитектуры программной системы были использованы UML-диаграммы, в том числе диаграммы классов и вариантов использования, построенные с применением инструмента Draw.io. Система реализована на языке программирования Python с использованием библиотек PyQt5, PyTorch, NumPy, PIL и других. Программное обеспечение предназначено для работы в среде Windows. В рамках проведённого исследования реализовано сравнение трёх алгоритмов состязательных атак чёрного ящика: S