发明专利已授权

一种基于联邦学习的双重模型替换后门攻击方法及系统

Name: 一种基于联邦学习的双重模型替换后门攻击方法及系统
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2023111224819
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311122481.9 📄 发布日：2026/09/30

著录项目信息

申请日

2023-09-01

公开号

CN117151170B

公开日

2026-01-09

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_0475

IPC 分类号

G06N3_0475 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_098 , G06N20_00 , G06V10_764 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能安全后门攻击

应用场景

联邦学习系统, 网络安全, 数据隐私保护, 分布式机器学习, 人工智能安全

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摘要

本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的双重模型替换后门攻击方法及系统；该方法包括：构建TrojanGan模型并进行优化训练，得到预训练的TrojanGan编码器；根据图像中毒攻击方法，采用TrojanGan编码器构建预训练后门模型；根据预训练后门模型进行联邦学习训练，得到多目标后门攻击聚合模型；采用多目标后门攻击聚合模型对多目标后门攻击图像进行分类，得到攻击结果；本发明可提高了模型中多个后门的注入效率与攻击的成功率，同时保持联邦学习聚合模型的正常识别性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117151170B

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该专利的转让价格是多少？

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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

一种基于深度融合的多粒度图像-文本匹配方法及系统

当前第 / 件

一种基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法

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