[发明专利]基于可解释模型的循环神经网络后门攻击检测方法有效
| 申请号： | 202010936181.4 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112132262B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 范铭;司梓良;刘烃;魏闻英;魏佳利 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于可解释模型的循环神经网络后门攻击检测方法，分三步对RNN模型进行抽象并对文本进行后门检测：首先使用机器学习算法对RNN隐藏层向量进行聚类，构建不确定有穷自动机；其次根据构建的不确定有穷自动机，获取文本的状态转移路径，从而计算文本中每个单词的权重；最后基于变异测试的思想，对文本中的后门进行检测。通过以上方法，可以准确地对RNN在文本上的决策做出解释，并准确检测出后门文本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可解释 模型 循环 神经网络 后门 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学，未经西安交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010936181.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种建盏支烧工艺
- 下一篇：一种2-三氟甲基取代的喹唑啉酮衍生物的制备方法
