[发明专利]一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法在审
| 申请号： | 202011433028.6 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112488225A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 张仕斌;黄曦;李同;侯敏;昌燕;闫丽丽 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N7/02;G06N10/00;G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅;王海权 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法，包括：S1、构造合法用户的量子模糊数据样本；S2、模拟恶意攻击者构建攻击策略：将构造好的扰动添加到合法用户的量子模糊数据样本中，形成恶意攻击者的量子模糊对抗样本；S3、将合法用户的量子模糊数据样本与恶意攻击者的量子模糊对抗样本提交给量子模糊机器学习系统训练和学习，量子模糊机器学习系统做出正确决策；其中，量子模糊机器学习系统包括对抗防御模块，对抗防御模块为防御恶意攻击者的对抗样本，使量子模糊机器学习系统做出正确决策。该模型方法可有效抵御恶意攻击者的攻击，提升量子模糊机器学习系统的安全性和鲁棒性，确保量子模糊机器学习算法安全、可靠地运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 量子 模糊 机器 学习 对抗 防御 模型 方法 | ||
【主权项】：
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