发明专利 已授权

基于支持向量机模型线性逼近的黑盒测试方法及系统

📄 申请号:CN202110652909.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-06-11
公开号
CN113283534B
公开日
2024-03-19
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

软件测试, 人工智能模型验证, 系统测试, 软件质量保障

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机线性逼近的黑盒测试方法及系统,其中公开了基于支持向量机线性逼近的黑盒测试方法:获取图像样本数据集模型,并对黑盒深度学习模型进行预训练;根据获取的样本数据集构建若干支持向量机基础分类器;根据若干支持向量机基础分类器定义若干数据源级变异算子计算若干数据源级变异算子的安全上界;对若干数据源级变异算子的安全上界进行排序进行安全性评估。本发明还公开了基于支持向量机线性逼近的黑盒测试系统,包括收集模块、构建支持向量机模块、构建变异算子模块、计算最小安全上界模块、评估模块。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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议价
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