发明专利已授权

基于主任务神经元的深度学习模型祛毒加固方法

📄 申请号：CN202211287984.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-10-20

公开号

CN115600670A

公开日

2023-01-13

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习模型安全神经网络防御

应用场景

人工智能安全, 深度学习模型防护, 神经网络鲁棒性, 智能系统安全, 模型部署

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摘要

本发明公开了一种基于主任务神经元的深度学习模型祛毒加固方法，包括：选取图像数据集，生成中毒样本，基于中毒样本训练得到中毒模型；将图像数据集输入至中毒模型中，计算图像数据集中每一类图片对应的神经元的激活值，对所有神经元的激活值进行排序，取前n个的神经元作为高激活值的神经元；对高激活值的神经元取重叠部分，作为该类的主任务神经元；统计出图像数据集中每一类的主任务神经元。将各个类主任务神经元的差异部分划分为K组，取其中一组在中毒模型中删除改组内的神经元，分别计算中毒模型的性能；依据性能变化，得到待删除的神经元集合；在中毒模型中删除待删除的神经元集合，并对中毒模型进行重训练得到祛毒加固的深度学习模型。

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

一种二维多孔氮硫共掺杂碳纳米片材料的制备方法及应用

当前第 / 件

基于差分隐私指数机制的模型窃取防御方法和装置

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