发明专利已授权

基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法

📄 申请号：CN202010897967.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-08-31

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_00

IPC 分类号

G06N3_00 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型安全深度学习模型安全粒子群优化算法人工智能算法

应用场景

人工智能安全测试, 模型鲁棒性评估, 自动驾驶系统安全, 智能安防, 金融风控模型验证

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摘要

本发明公开了基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法，包括：(1)获取良性图像组成样本集，利用良性图像对原始深度学习模型进行预训练；(2)根据覆盖率和输入图像在预训练的原始深度学习模型和其他深度学习模型中针对同一类标标签的类别预测值之间的差异构建目标函数；(3)从样本集中采集部分良性图像作为初始粒子，并初始化粒子的位置和速度，以目标函数最大为目标，采用粒子群优化算法对初始化粒子的位置和速度进行迭代更新，当算法结束时，若不能够获得表示恶性图像的最优粒子，则认为原始深度学习模型安全，若能获得表示恶性图像的最优粒子，则认为原始深度学习模型不安全。

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

20241108

⏳ 开放许可声明：

20220426

✅ 授权

20201225

?? 实质审查的生效：

20201208

📄 公开

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