Защита моделей компьютерного зрения от adversarial-атак

Abstract

В данной работе рассмотрена проблема защиты моделей компьютерного зрения (в частности, нейросетей-классификаторов) от adversarial-атак. Поставлена задача проверки эффективности двух новых методов защиты путем попытки их обхода с помощью нового метода атаки.

In this paper, the problem of protecting computer vision models (in particular, neural networks-classifiers) from adversarial attacks is considered. The task is to test the effectiveness of two new methods of protection by trying to bypass them using a new method of attack.