发明专利已授权

一种基于关键神经元的神经网络后门攻击防御方法人工智能、大数据、网络安全、AI、云服务、金融/安防、自动驾驶）

📄 申请号：CN202110228938.9 📄 发布日：2026/04/14

著录项目信息

申请日

2021-03-02

公开号

CN113010888B

公开日

2022-04-19

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

云服务人工智能安全神经网络网络安全自动驾驶大数据云服务

应用场景

AI安全, 网络安全防护, 金融风控, 智能安防, 自动驾驶安全

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摘要

本发明公开一种基于关键神经元的神经网络后门攻击防御方法，应用于网络安全领域，首先针对已经部署的神经网络模型收集运行时的输入样本和对应的运行结果；然后将控制门部署在神经网络模型中每个神经元之后，根据收集的输入样本和对应的运行结果对控制门进行训练，得到每个图片以及每个类图片对应的最优控制门；进而根据最优控制门确定关键神经元，再对关键神经元中激活频率较低的神经元进行统计分析，判断神经网络模型是否异常，若异常则使用细粒度裁剪策略，对筛选出来的异常神经元进行裁剪，完成后门防御，否则输出原始神经网络模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220419

✅ 授权

20210709

?? 实质审查的生效：

20210622

📄 公开

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