Cyberattacks on ML/DL Models

Thesis title: Kyberútoky na ML/DL modely
Author: Antoš, Adam
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Kovářová, Marie
Opponents: Maryška, Miloš
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato bakalářská práce se zaměřuje na problematiku kybernetických hrozeb v oblasti modelů strojového učení (ML) a hlubokého učení (DL). Analyzuje různé typy útoků, které mohou ohrozit integritu, dostupnost a důvěrnost těchto modelů. Teoretická část poskytuje ucelený pohled na základní principy ML a DL a vysvětluje jejich zranitelnosti v kybernetickém prostředí. Praktická část práce se zaměřuje na simulaci vybraných útoků v testovacím prostředí a na testovacím modelu Gandalf v.2, přičemž zkoumá dopady útoků a postupy pro posílení bezpečnosti ML a DL modelů. Cílem je poskytnout užitečné poznatky pro odborníky z oblasti kybernetické bezpečnosti a vývojáře ML/DL aplikací.
Keywords: Kybernetická bezpečnost; Modely strojového učení (ML); Hluboké učení (DL); Útoky na modely ML a DL; Bezpečnostní opatření; Kybernetické hrozby
Thesis title: Cyberattacks on ML/DL Models
Author: Antoš, Adam
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Kovářová, Marie
Opponents: Maryška, Miloš
Thesis language: Česky
Abstract:
This bachelor thesis focuses on cyber threats in the field of machine learning (ML) and deep learning (DL) models. It analyses different types of attacks that can compromise the integrity, availability and confidentiality of these models. The theoretical part provides a comprehensive view of the basic principles of ML and DL and explains their vulnerabilities in cyber environments. The practical part of the thesis focuses on simulating selected attacks in a sandbox environment and on the Gandalf v.2 test model, examining the impact of the attacks and techniques to strengthen the security of ML and DL models. The aim is to provide useful insights for cybersecurity practitioners and ML/DL application developers.
Keywords: Cyber Threats; Machine Learning Models (ML); Deep Learning (DL); Attacks on ML and DL Models; Security Measures; Cybersecurity

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 12. 10. 2023
Date of submission: 5. 5. 2024
Date of defense: 21. 6. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/85968/podrobnosti

Files for download

    Last update: