Biztonság a Gépi Tanulásban (VIHIAV45)

A hivatalos tantárgyi adatlap és tárgykövetelmények a kar szerverén találhatók. Erről az oldalról a tárggyal kapcsolatos legfrissebb adminisztratív információkat, az előadások anyagát, és egyéb fontos tudnivalókat lehet letölteni illetve elérni. Ennek megfelelően ez az oldal folyamatos frissítés alatt áll.

Célkitűzés

Objectives

A tárgy részletes betekintést nyújt a gépi tanulási modellek támadhatóságának, megkerülésének problémáiba, valamint az azok ellen létező védekezési technikákba. A tárgyat elvégző hallgatók olyan elméleti és gyakorlati ismereteket szereznek, melyek a gépi modellek biztonságossá tételének alapját képezik. Továbbá a tárgy lehetővé teszi a fenyegetettségek megértését és felmérését, az alkalmas védelmi technológiák kiválasztását és integrálását. A tárgy célja olyan ismeretek átadása, mely mára már a mindennapokban használt gépi tanulási modellek elengedhetetlen része.

Lecturers

Oktatók

Követelmények

Requirements

A szorgalmi időszakban

A szorgalmi időszakban 1 db nagy házi feladat elvégzése, és legalább elégséges szintű teljesítése. A házi feladat szakcikkek feldolgozása és előadása. A cikkeket az első órán osztjuk ki, minden diák 1 cikket kap. A bevezető órák után következik a cikkek bemutatása. Egy cikket körülbelül 30-40 perc alatt kell előadni egy hallgatónak a csoport számára. Előadás közben bármilyen segédanyag használható. A cikkek feldolgozásához segítséget nyújtunk a hallgatóknak. Továbbá, csak az a hallgató kaphat jegyet, aki az órák legalább 80%-án részt vett. (Ez 10 órát jelent!) Sem a vizsgaidőszakban sem a szorgalmi időszakban nincs külön zh vagy vizsga, csak a fentieknek kell megfelelni.

Órák ideje és helye

Time and location of classes

Előadás

Lecture

  • kedd, 12:15-14:00, TBA

Konzultáció

Megbeszélés szerint, az előadóval előre egyeztetett időpontban.

Office hours

Please contact the lecturer to schedule an appointment.

Beosztás

Schedule

Dátum Téma Előadó
2023.02.28
2023.03.07 Membership Inference & Unlearning
2023.03.14 Reconstrction & Privacy
2023.03.21 Privacy & Fairness
2023.03.28 Availability & Poisoning
2023.04.04 Poisoning
2023.04.11 Tavaszi szünet
2023.04.18 Privacy/Fairness with Poisoning
2023.04.25 Evasion
2023.05.02 Evasion & Explainability
2023.05.09 Backdoor
2023.05.16 Model Extraction
2023.05.23 Trade-Off 1
2023.05.30 Trade-Off 2