Сейчас одним из обсуждаемых вопросов работы искусственных нейронных сетей (ИНС) является вопрос изменения их работы при различных воздействиях на обучающие данные. Поскольку на практике известны такие примеры, то считается, что изменения в образцах обучающей выборки позволяют реализовывать неправильную классификацию, встраивать в программную систему ошибки и т.п. Но всегда ли можно это сделать? Почему возникает ошибка классификации? Получить удовлетворительные ответы на такие вопросы можно только опираясь на ту или иную математическую модель. Ученые из ФИЦ ИУ РАН построили математическую модель отравления обучающей выборки, в рамках которой восстанавливается причинно-следственная логика работы возможной реальной атаки на ИНС.
Читайте об этом в 1-м выпуске журнала "Информатика и ее применения" за 2024 год.
Полнотекстовая версия выпуска доступна по ссылке: http://www.ipiran.ru/journal/issues/2024_18_01/
Журнал выходит ежеквартально. Включен в Перечень ВАК Минобрнауки России, входит в "Белый список" и индексируется в Scopus.
Правила подготовки статей для публикации в журнале - на странице журнала.
