ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

МЕТОД ЗАЩИТЫ СИСТЕМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ОТ ВРЕДОНОСНЫХ ПРОГРАММ

Читать

Петренко Вячеслав Иванович, Тебуева Фариза Биляловна, Анзоров Артур Русланович, Стручков Игорь Владиславович МЕТОД ЗАЩИТЫ СИСТЕМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ОТ ВРЕДОНОСНЫХ ПРОГРАММ // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2022. — №1. — Стр. 113-127.

Петренко Вячеслав Иванович - кандидат технических наук, и. о. директора Института цифрового развития, заведующий кафедрой организации и технологии защиты информации, Северо-Кавказский федеральный университет, vipetrenko@ncfu.ru

Тебуева Фариза Биляловна - доктор физико-математических наук, заведующая кафедрой компьютерной безопасности, Северо-Кавказский федеральный университет, ftebueva@ncfu.ru

Анзоров Артур Русланович - студент, Северо-Кавказский федеральный университет, artanzrv@gmail.com

Стручков Игорь Владиславович - аспирант, Северо-Кавказский федеральный университет, selentar@bk.ru

Статья посвящена проблеме защиты системы машинного обучения от вредоносного ПО. Проведен анализ возможных уязвимостей систем машинного обучения, приведена классификация наиболее опасных атак с описанием классов, включающих в себя способ воздействия и последствия от применения данных атак в системе машинного обучения. Для противодействия ряду атак предложен метод защиты системы машинного обучения от вредоносных программ на основе алгоритмов Neural-Cleanse и Jpeg-Compression.

Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, информационная безопасность, Neural-Cleanse, Jpeg-Compression, атаки отравления, атаки искажения, атаки извлечения модели