Görüntü tabanlı verilerde yapay zekanın manipülasyonu : Düşmancıl örnek teknikleri
Manipulation of artificial intelligence in image based data: Adversarial examples techniques
- Tez No: 685375
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UTKU KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Yapay zeka teknolojilerinin hızlı ilerleyişiyle hayatın her alanında yapay zeka sistemlerinin yoğun kullanımını görmek mümkündür. Yapay Zekanın çözümleri olağanüstü bir başarı göstermiş olsa da yapay zeka ve alt alanı olan makine öğrenimine saldırıya yönelik teknikler tasarlamak için çaba harcayan tehlikeli bir taraf da vardır. Bu tür teknikler sayesinde, çıktılar için yanlış sınıflandırılmış sonuçlara neden olan akıllı sistemleri kandırmak mümkündür. Yapay zeka insanlığın geleceğini zeki sistemler üzerine inşa ederken aynı zamanda sürücüsüz arabalar, hastalık tespiti ve güvenliğe kadar çeşitli uygulamalar insansız otonom akıllı sistemlerle yapılacağı için de gelecek endişeleri taşımaktadır. Açıklamalardan hareketle bu tez çalışmasında, görüntü tabanlı verilerde düşmancıl örnek teknikleri kullanmak suretiyle, yapay zekanın manipülasyonu gerçekleştirilmiştir. Düşmancıl örnekler, bir makine öğrenimi tekniğini hedef problem hakkında yanlış bir şekilde öğrenmesi için kandırabilen ve sonunda başarısız veya kötü niyetli olarak yönlendirilmiş bir akıllı sisteme neden olabilecek eğitim verileri olarak tanımlanmaktadır. Çalışma yapay zekayı yanıltan düşmancıl örnekler oluşturmak için güncel tekniklerin uygulanmasına ayrılmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulanan tekniklerin yeter düzeyde saldırı başarı oranları sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the rapid progress of artificial intelligence technologies, artificial intelligence systems are widely used in all fields of life. While the solutions of artificial intelligence have had phenomenal success, there is also a dangerous side employing efforts to design attack techniques against Artificial Intelligence and its sub-field, machine learning. Thanks to such techniques, intelligent systems can be fooled to cause misclassified output results. While artificial intelligence builds the future of humanity on intelligent systems, it also has future concerns as various applications from self-driving cars, disease detection to security will be done with autonomous intelligent systems without human beings. Moving from explanations, in this thesis study, artificial intelligence is manipulated by using adversarial examples techniques in image-based data. Adversarial examples are defined as training data that can deceive a machine learning technique into misleading it about the target problem, resulting in a failed or malicious intelligent system. The study is devoted to the application of current techniques to create adversarial examples that deceive artificial intelligence. Obtained results show that the applied techniques provide sufficient attack success rates.
Benzer Tezler
- Skin lesion classification with machine learning
Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması
ESRA SENDEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Sistemli mimari tasarım sürecinde üretken bir yapay yardımcı önerisi
Proposal for a productive artificial aid in the systematic architectural design process
BETÜL ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL DEMİR
- A challenge to copyright: Text and data mining
Telif hukukunda metin ve veri madenciliği
ESMA MUHEYNE DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Hukukİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT SULUK
- Farklı algılayıcı sistemlerle obje hareketlerinin belirlenebilirliği üzerine bir araştırma
A research on the detectability of object movements using different sensors
MEHMET EREN
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÜRSEL HOŞBAŞ