发明专利已授权

一种基于解耦学习过程的深度学习模型后门攻击防御方法

Name: 一种基于解耦学习过程的深度学习模型后门攻击防御方法
Brand: 华侨大学
SKU: 2025101863980
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510186398.0 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2025-02-20

公开号

CN119670075B

公开日

2025-04-29

申请人

华侨大学

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_0895 , G06F18_10 , G06F18_214 , G06F18_2433 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

人工智能模型安全, 网络安全, 智能系统防御, 数据隐私保护

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摘要

本发明提供一种基于解耦学习过程的深度学习模型后门攻击防御方法，属于人工智能和深度学习领域，包括：利用被篡改的数据集，以最小化第一损失函数的方式对深度学习模型进行监督学习训练；分别计算每个干净样本和中毒样本的预测熵，对预测熵进行过滤得到干净子集；利用干净子集，以最大化第二损失函数的方式对监督学习训练后的深度学习模型进行主动遗忘训练；删除数据集中除干净子集之外的样本的标签得到无标签数据集，将无标签数据集与干净子集合并形成半监督数据集，利用半监督数据集对主动遗忘训练后的深度学习模型进行半监督微调训练。本发明的鲁棒性强，成本低，防御效果显著。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119670075B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于频域融合的大面积缺损视频修复方法及装置

当前第 / 件

基于多重特征的机械臂抓取角度和宽度预测方法及装置

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