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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法与系统，该方法包括：构建基于网络块的后门特征提取子网络和分类子网络，对由上述两个子网络组成的SAR图像抗后门分类模型的神经网络架构参数、后门特征选择参数及剪枝位置参数进行粒子位置和速度编码，将SAR图像抗后门分类模型的参数量、后门攻击成功率和对正常样本的分类精度作为优化目标，设计基于三目标粒子群优化方法的离线优化平台，获得兼顾轻量化、高精度和强后门鲁棒性的SAR图像分类在线部署模型。本发明实现了SAR图像抗后门分类模型的自动优化设计，构建的后门特征提取子网络拓展了后门特征的处理方式，提升了模型轻量化、分类精度和后门鲁棒性。
主权项：1.一种基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于SAR系统的历史数据库构建离线投毒训练数据集、离线投毒验证数据集和离线正常验证数据集；S2：设置多个第一参数，构建SAR图像抗后门分类模型的优化目标；S3：根据第一参数，将SAR图像抗后门分类模型的架构、后门特征提取位置和剪枝位置进行粒子位置的离散编码和粒子速度的实数编码，并生成初始粒子群Q；S4：记录优化轮次，基于离线投毒训练数据集、离线投毒验证数据集和离线正常验证数据集，对Q中所有粒子进行适应度计算，并进行快速非支配排序；S5：更新支配粒子存储库，计算全局最优粒子，更新粒子的位置与速度，并计算局部最优粒子，生成下一代粒子群Qnew；S6：判断优化轮次是否等于最大优化轮次，若优化轮次等于最大优化轮次，则对支配粒子存储库中的粒子进行适应度综合评估操作，计算最优粒子；否则，则将所记录的优化轮次增加1次，将Qnew更新为Q，重复步骤S4至步骤S5；S7：基于最优粒子的编码信息，在线部署SAR图像抗后门分类模型；S8：基于SAR系统的实时数据库构建在线检测正常数据集和在线检测投毒数据集，计算所在线部署模型的正常样本分类精度和后门攻击成功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法与系统
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