恭喜深圳市大数据研究院;香港中文大学(深圳)陈炜欣获国家专利权
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龙图腾网恭喜深圳市大数据研究院;香港中文大学(深圳)申请的专利一种基于安全训练的后门攻击防御方法及防御系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114238975B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202111571909.9,技术领域涉及:G06F21/56;该发明授权一种基于安全训练的后门攻击防御方法及防御系统是由陈炜欣;吴保元;王好谦设计研发完成,并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于安全训练的后门攻击防御方法及防御系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于安全训练的后门攻击防御方法及防御系统,属于神经网络安全技术领域,能够大幅度降低后门攻击成功率并保持模型在正常样本上的准确率以及在毒化样本上的鲁棒准确率。所述方法包括:步骤1、获取后门毒化数据集;步骤2、利用过滤指标滤除后门毒化数据集中的毒化样本,得到训练样本集;步骤3、利用训练样本集训练神经网络模型;步骤4、根据训练后的神经网络模型更新过滤指标;步骤5、重复执行预设次数的步骤2至步骤4。本发明用于后门攻击防御。
本发明授权一种基于安全训练的后门攻击防御方法及防御系统在权利要求书中公布了:1.一种基于安全训练的后门攻击防御方法,其特征在于,所述方法包括:步骤1、获取后门毒化数据集;步骤2、利用过滤指标滤除所述后门毒化数据集中的毒化样本,得到训练样本集;步骤3、利用所述训练样本集训练神经网络模型;步骤4、根据训练后的神经网络模型更新所述过滤指标;步骤5、重复执行预设次数的所述步骤2至所述步骤4;所述过滤指标包括第一指标和第二指标;所述步骤2具体包括:利用第一指标将所述后门毒化数据集划分为标签为目标类别的样本和标签为非目标类别的样本;利用第二指标将所述标签为目标类别的样本划分为毒化样本和干净样本,滤除所述毒化样本后,得到标签为目标类别的干净样本;将所述标签为非目标类别的样本和所述标签为目标类别的干净样本组成训练样本集;其中,所述第一指标为平均类内距离其计算公式为: 式中,Di为标签为i的样本所组成的数据集;hx为样本x的特征;为Di在特征空间中的中心点;为全部类别所构成的集合;最大的类别为目标类别所述第二指标为主体邻居标签其计算公式为: 式中,为样本xi在特征空间中的k近邻;为示性函数;的样本是标签为目标类别的干净样本,的样本是毒化样本。
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