[发明专利]一种用于深度半监督学习的后门攻击防御方法在审
| 申请号： | 202310912178.2 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116933261A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 李高磊;李生红;严志聪;黄文凯;易啸宇 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F21/57;G06F18/214;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 监督 学习 后门 攻击 防御 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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