Analysis, Detection and Prevention of Cyber Threats in Machine Learning Environments

Thesis title: Analýza, Detekce a Prevence Kybernetických Hrozeb v Prostředí Strojového Učení
Author: Knobloch, Josef
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Kovářová, Marie
Opponents: Maryška, Miloš
Thesis language: Česky
Abstract:
Bakalářské práce vychází z rostoucí potřeby řešit bezpečnostní hrozby v prostředí Machine Learning (ML) a Deep learning (DL) modelů a zaměřuje se na identifikaci a prevenci kybernetických hrozeb, které mohou ovlivnit spolehlivost a důvěryhodnost těchto modelů. Cílem práce je s pomocí experimentálního ML modelu predikující diabetes, na kterém je testována účinnost tří vybraných kybernetických útoků, systematicky analyzovat a identifikovat bezpečnostní rizika, slabá místa a hrozby a navrhnout meto... show full abstract
Keywords: machine learning; deep learning; bezpečnostní rizika; kybernetické hrozby; prevence; detekce
Thesis title: Analysis, Detection and Prevention of Cyber Threats in Machine Learning Environments
Author: Knobloch, Josef
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Kovářová, Marie
Opponents: Maryška, Miloš
Thesis language: Česky
Abstract:
The bachelor's thesis stems from the growing need to address security threats in the environment of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) models, focusing on the identification and prevention of cyber threats that could impact the reliability and credibility of these models. The aim of the thesis is to systematically analyze security risks, weaknesses, and threats, and propose methods for their detection and prevention, using an experimental ML model predicting diabetes, which is tes... show full abstract
Keywords: machine learning; deep learning; detection; cyber threats; security risks; prevention

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: 26. 9. 2023
Date of submission: 5. 5. 2024
Date of defense: 21. 6. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/85621/podrobnosti

Files for download

    Last update: