Ataques adversarios en una red neuronal de clasificación de señales de trafico

Abstract

En este trabajo se pretenden poner de mani esto las vulnerabilidades que tienen hoy en dia las redes neuronales profundas con la fi nalidad de que se deje de confi ar ciegamente en ellas para determinadas actividades como reconocimiento facial en un aeropuerto o detección de señales de trafi co por cámara. A lo largo de la memoria se expondrán diferentes métodos para la generación de ejemplos adversarios en redes de detección y clasi cación de imágenes especifi cando las similitudes y diferencias entre ellos para acabar extrayendo conclusiones y, aunque sea difícil, métodos de defensa existentes y por explorar contra estos algoritmos.