[发明专利]面向深度学习模型的隐蔽中毒攻击防御方法及其装置有效
| 申请号： | 202110675083.4 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113420289B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;邹健飞;熊晖 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟;周涛 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习模型的隐蔽中毒攻击防御方法，包括(1)获取图像数据集与深度学习模型；(2)利用深度学习模型筛选获得干净图像数据集；(3)生成中毒样本，将生成中毒样本的过程隐蔽在图像预处理过程中；(4)将生成的中毒样本输入深度学习模型中使模型中毒，并在测试阶段使模型对于触发样本做出错误判断；(5)将生成的中毒样本标注正确的类标输入深度学习模型中进行强化训练，以修复深度学习模型。本发明还公开了一种面向深度学习模型的隐蔽中毒攻击防御装置，用于实施上述方法。本发明通过生成中毒样本实现对模型的隐蔽中毒攻击，然后将生成的中毒样本用于修复模型，从而提高模型的安全性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 学习 模型 隐蔽 中毒 攻击 防御 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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