K-INFO
HU
EN
Belépés

Biztonság a gépi tanulásban

Security in Machine Learning
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Biztonság a gépi tanulásban
Security in Machine Learning
Tantárgykód BMEVIHIAV45
Tantárgyjelleg
Képzési szint
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)
Kurzustípus elmélet gyakorlat laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti) 2 0 0
jelleg (kapcsolt/önálló)
Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa félévközi érdemjegy
Tantárgy kreditértéke 2
Tantárgyfelelős
DR. Ács Gergely
beosztás: egyetemi docens
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
Kar Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Tantárgy weboldala
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege
Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. hét: Bevezetés és motiváció

A félév során bemutatott gépi tanulási modellek bemutatása, matematikai hátterük áttekintése I:
Tanulás alapjai, generalizáció, overfitting, lineáris modellek, döntési fák, random forest, ensemble tanulás, k-NN

 2. hét:

A félév során bemutatott gépi tanulási modellek bemutatása, matematikai hátterük áttekintése II: Neurális hálók, tanuló algoritmusok (gradiens süllyedés), regularizáció

3. hét:

A gépi tanulási modellek támadhatósági problémájának részletes bemutatása, FGSM (Fast Gradient Sign Method), illusztratív esettanulmányok

 4. hét:

Támadó minták a való világban. Önvezető autók megtévesztése, személy- és arcfelismerő alkalmazások kikerülése. Iteratív modellek. Deep fool.

 5.hét:

Támadó minták transzferabilitása különböző modellek és tanító adathalmazok között. Kereszt-tanításos támadás. Együttes (ensemble) modellek használata.

 6.hét:

Fekete doboz (black box) támadások. Modell-lopás, modell-visszafejtés.

 7.hét:

A támadó minták létezésének vizsgálata. Túlzott linearitás, túltanulás és döntési határvonalak (Linearity Hypothesis and Curvature of Decision Boundaries).

 8.hét:

Az „egypixeles" támadás bemutatása. Input megváltoztatásának minimalizálása.

 9.hét:

Védekezési technikák bemutatása I. - Adversarial training, distillation, error correcting codes, droput, input reconstruction

 10.hét:

Védekezési technikák bemutatása II. - Virtual adversarial training, generative pretraining, perturbation

 11.hét:

Certified robustness. Differenciális adatvédelem és a támadó minták kapcsolata.

 12.hét:

Értelmezhetőség (interpretability), leírhatóság (explainability) és vizuálizáció nehézségei, valamint ezek fontossága a támadások elkerülése céljából.

 13.hét:

A támadó minták, mint nem robusztus attribútumok. Robosztus és nem robusztus attribútumok szétválasztása. Generalizációs korlátok, „no free lunch theorem".

 14.hét:

Támadó minták az emberi agyban. Ember és gép képességeinek összehasonlítása jóindulatú és rosszindulatú minták esetén. Természetes támadó minták generálása.

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.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

előadás

Tanulástámogató anyagok

Online források
Előadások; anyaga on-line elérhető, minden témakörhöz külön irodalomjegyzékkel ellátva.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Matematikai analízis, Valószínűségszámítás, Programozási ismeretek legalább 1 nyelven
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Matematikai analízis, Valószínűségszámítás, Programozási ismeretek legalább 1 nyelven
Általános szabályok
Követelmények: a.       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 1-2 cikket kap nehézségtől és terjedelemtől függően. A bevezető órák után következik a cikkek bemutatása. Egy cikket körülbelül 40-50 perc alatt kell előadni egy diáknak 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 13 óra esetén 10 órát jelent.) b.       A vizsgaidőszakban: c.              Elővizsga: Pótlási lehetőségek: A nem teljesített házi feladat a pótlási hét végéig pótolható.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.