Analýza, Detekce a Prevence Kybernetických Hrozeb v Prostředí Strojového Učení - Knobloch, Josef (2024)
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 metody pro jejich detekci a prevenci. Výsledky experimentálního výzkumu ukazují reálné dopady těchto útoků na model, následně jsou díky výsledkům identifikována potenciálně slabá místa a na základě nich jsou navrženy metody ochrany, detekce a prevence před útoky na ML modely. Rovněž jsou zohledněny i etické a právní aspekty těchto útoků. Tato práce zdůrazňuje význam zkoumání bezpečnosti ML a DL modelů a poskytuje ucelený přehled o možných hrozbách a jejich dopadech. Díky tomu přispívá k lepšímu pochopení bezpečnostních rizik v oblasti ML a DL a pomáhá vyvíjet efektivnější strategie pro ochranu těchto modelů v praxi.