发明专利已授权

基于时序神经通路的深度强化学习模型中毒检测方法及其装置

📄 申请号：CN202110648356.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-10

公开号

CN113313236A

公开日

2021-08-27

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_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 , G06F21_56 ,

技术画像

所属领域

人工智能安全人工智能安全深度强化学习模型攻击检测

应用场景

人工智能安全防护, 网络安全, 智能决策系统安全, 自动驾驶安全, 工业控制系统安全

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摘要

本发明公开了一种基于时序神经通路的深度强化学习模型中毒检测方法及其装置，包括：定义深度强化学习的时序神经通路，并依据时序神经通过定义构建包含卷积层和池化层的第一部分、包含全连接层的第二部分的深度强化学习模型的时序神经通路，具体过程为：通过多次查找得到第一部分的Top‑c神经元，该Top‑c神经元与第二部分的所有神经元投入神经元池，依据神经元池构建深度强化学习的时序神经通路；将样本数据输入至深度强化学习模型中，利用构建的时序神经通路的反向传播生成扰动，将扰动添加到输入样本得到中毒样本；将中毒样本输入至深度强化学习模型，依据深度强化学习模型的决策动作变化检测深度强化学习模型是否中毒。

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

一种微生物电催化转化二氧化碳的方法

当前第 / 件

一种基于LSTM的分级式无线信号调制类型识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_04)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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