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申请/专利权人:北京航空航天大学
摘要:本发明公开了一种面向后门神经网络缺陷定位任务的测试用例生成方法。该方法在数量庞大的神经元中根据其贡献度大小制定选择顺序,使用分组策略来降低子网络无法穷尽的组合数,并通过注入子网与后门表现的相关性,生成不同的缺陷位置、不同的缺陷数量、而且缺陷子网与后门行为高度相关的测试用例,从而有效测试目前常见的缺陷定位方法的定位能力。
主权项:1.一种面向后门神经网络缺陷定位任务的测试用例生成方法,其特征在于包括如下步骤:1选择后门攻击方法;2选择用于训练和测试的数据集;3选择网络架构,作为测试的基础模型;4使用干净训练数据集,为每个选定的网络架构训练一个没有后门的良性模型;5设计后门缺陷注入协议,根据神经元贡献度、神经元数量和子网络相关性制定选择规则;根据所述选择规则选择神经元以构建待注入的子网络,在所述子网络中注入后门缺陷;6为每种网络架构和后门攻击方法创建多个测试用例,构建后门缺陷神经网络数据集;7根据测试用例应用场景,生成具体的测试用例;8使用所述测试用例对缺陷定位方法和缺陷修复方法进行测试,收集测试结果;9分析所述测试结果,确定缺陷定位方法和缺陷修复方法的有效性,根据结果调整和优化所述测试用例。
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权利要求:
百度查询: 北京航空航天大学 一种面向后门神经网络缺陷定位任务的测试用例生成方法
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