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[发明专利]一种用于深度半监督学习的后门攻击防御方法-CN202310912178.2在审
发明人：李高磊;李生红;严志聪;黄文凯;易啸宇 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于深度半监督学习的后门攻击防御方法，该方法包括：生成用于对受害深度半监督学习系统进行训练的无标记中毒数据；采用注入有无标记中毒数据的无标记训练数据对受害深度半监督学习系统进行训练，获取被植入后门的受害深度半监督学习系统；采用对比注毒策略，获取受害深度半监督学习系统的后门脆弱性分析结果；根据后门脆弱性分析结果，确定后门攻击防御策略。与现有技术相比，本发明具有防御效果好、验证了深度半监督学习系统的后门脆弱性、能够直观观测不同扰动幅度对后门脆弱性的影响等优点。
一种用于深度监督学习后门攻击防御方法

[发明专利]基于循环语义学习的HCPS软件漏洞检测方法-CN202211430673.1在审
发明人：李高磊;伍军;易啸宇;陈黎兴;杨武;玄世昌 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于循环语义学习的HCPS软件漏洞检测方法，包括步骤：通过动态和静态分析策略对HCPS软件的无源码二进制程序进行预处理；通过AFL算法，根据预处理后的HCPS软件程序，构建程序帧，该程序帧用以集成HCPS软件程序运行时的逻辑关系和执行环境；根据程序帧，构建指令嵌入矩阵，将程序帧中的指令序列转化为向量特征值，并分为训练集和测试集，并将训练集输入构建好的C‑LSTM网络中进行训练，训练得到能够对HCPS软件漏洞类型进行分类的C‑LSTM网络；将HCPS软件的无源码二进制程序经过上述处理后，输入训练好的C‑LSTM网络中，对软件漏洞类型进行检测。与现有技术相比，本发明能够实现HCPS软件漏洞的自动化检测，完整扫描目标软件，有效减少HCPS软件的攻击面。
基于循环语义学习 hcps 软件漏洞检测方法