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摘要：本发明涉及一种基于累积效应的多触发标签一致型后门攻击方法。该方法包括：在干净训练集中随机选择一个目标类，然后在该类别里随机选择若干样本进行投毒；把后门实例集与其余干净样本混合得到中毒训练集；使用中毒训练集对分类模型进行训练；对经过训练得到的后门模型进行测试。本发明所述技术方案能够实现高攻击成功率的同时模型的精度下降低，且具有足够的健壮性。
主权项：1.一种基于累积效应的多触发标签一致型后门攻击方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：生成后门实例集：在干净训练集中随机选择一个目标类，然后在该类别里随机选择若干样本进行投毒，投毒的具体步骤如下：对于每个待投毒的样本，随机选择这个样本四个角落所处位置中的一个，如果这个角落所处的位置添加的触发器数目不大于某个阈值，那么就在该样本的这个位置添加触发器，同时该位置触发器计数器数目要自增，如果这个角落所处的位置添加的触发器数目大于该阈值，不进行任何操作，进入下一次循环；经过这样的k轮循环后，就可以得到所需后门实例集；步骤2：生成中毒训练集：将干净训练集中未投毒的剩余干净训练集筛选出来，与后门实例集混合后生成最终需要的中毒数据集；步骤3：把中毒训练集投入分类模型中训练，得到中毒模型；步骤4：测试中毒模型的性能，测试过程如下：剔除出原本就是目标类别的那些样本，然后在剩余的样本中只注入单个后门，把它们输入中毒模型中来计算攻击成功率，重复该步骤，每次注入的位置不一样；在剩余的样本中注入所有的后门，计算攻击成功率。
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百度查询： 浙江工商大学 一种基于累积效应的多触发标签一致型后门攻击方法
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