发明专利 已授权

一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法

📄 申请号:CN202210904446.1 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-07-29
公开号
CN115248916B
公开日
2025-06-03
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

技术画像

应用场景

AI模型安全检测, 后门攻击防御, 网络安全监控, 深度学习模型审计

摘要

本发明公开一种基于图特征向量指导的后门模型检测方法,包括:首先构建后门模型和干净模型混合的模型集合;然后构建基于分类类别的模型图;再生成模型图的图特征:将所有模型图的所述的图特征和其是否为后门模型的标签组成训练集,用于训练二分类模型,训练后的二分类模型称为后门模型检测器;对于任意一个由深度神经网络构成的待检测模型,得到该待检测模型对应的图特征,将该图特征输入所述后门模型检测器中,所述后门模型检测器输出该带检测模型为后门模型或正常模型的类别。本发明的方法能够减少模型对后门数据的依赖,实现高效的后门模型检测。

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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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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:32 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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