发明专利已授权

一种基于多模态的深度学习信号个体识别模型防御方法

📄 申请号：CN202210835292.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-15

公开号

CN115392285A

公开日

2022-11-25

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

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习信号识别人工智能安全

应用场景

通信信号识别, 电子对抗, 网络安全防护, 智能感知系统

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摘要

一种基于多模态的深度学习信号个体识别模型防御方法，包括以下步骤：S1：将原始数据集按比例分为训练集和测试集，并生成时域和频域两个信号域的多模态数据；S2：利用归一化后的两组模态数据，对多模态输入卷积神经网络模型进行训练，完成模型训练并得到模型对于测试集的个体识别分类准确率；S3：对原始信号攻击生成对抗样本，并利用对抗样本生成实部和虚部及短时傅里叶变换的两组多模态对抗样本。利用多模态对抗样本及训练所得模型，测试模型的攻击成功率，评价信号多模态输入个体识别模型的防御性能。所搭建的多模态输入的卷积神经网络模型相较于原始时域数据所训练的模型在提高个体识别分类性能的同时，大大增强了模型的防御性能。

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

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当前第 / 件

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