Enhancing privacy and security in machine learning visual stream systems

Bu tez, entegrasyonun sunduğu zorlukları ve fırsatları incelemektedir. öncelikle kullanılan makine öğrenimi (ML) görsel akış sistemlerine yönelik yeni güvenlik katmanları gözetim ve güvenlikte. Çalışma şu önermeye dayanmaktadır: ML'nin görsel işlemedeki ilerlemesi önemli faydalar sağlar, aynı zamanda Veri gizliliği ve sistem açıklarına ilişkin kritik endişeler. Bunun önemli bir odak noktası araştırma, mevcut makine öğrenimine ek güvenlik katmanlarının uygulanmasıdır sistem mimarisi. Bu yaklaşım yalnızca veriyi geliştirme açısından incelenmemektedir. koruma ve sistem dayanıklılığının yanı sıra performans üzerindeki etkisinin değerlendirilmesinde de Metrikler. Araştırma, sistem arasındaki dengeleri ölçmeyi ve analiz etmeyi amaçlamaktadır. güvenlik ve performans, ML'nin gelişimine dair değerli bilgiler sağlıyor hem güvenli hem de verimli görsel akış sistemleri. Bulgular bekleniyor Sağlam makine öğrenimi sistemlerinin tasarlanmasında daha dengeli bir yaklaşıma katkıda bulunmak Optimum performansı korurken gelişen dijital tehditlere karşı.