发明专利已授权

一种基于陷阱式集成网络的对抗样本防御方法

Name: 一种基于陷阱式集成网络的对抗样本防御方法
Brand: 西安邮电大学
SKU: 2021113244292
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111324429.2 📄 发布日：2026/10/27

著录项目信息

申请日

2021-11-10

公开号

CN113987955B

公开日

2024-07-02

申请人

西安邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_22 , G06F18_24 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法对抗样本防御集成学习

应用场景

人工智能安全, 网络安全, 图像识别安全, 机器学习模型防护, 深度神经网络鲁棒性

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摘要

本发明针对深度神经网络鲁棒性优化问题，公开了一种基于陷阱式集成网络的对抗样本防御方法，属于深度学习和人工智能安全领域。首先根据实际应用场景、基础网络模型和训练数据集来选择不同的陷阱数据集。然后基于基础网络模型生成并训练增广输出类别的陷阱网络，在准确率和模型多样性的标准下进行增广输出类别的陷阱网络的筛选，最终构成陷阱式集成网络。随后对陷阱式集成网络进行对抗样本的生成，并利用筛选后的对抗样本进行对抗训练以持续地提高陷阱式集成网络的鲁棒性。本发明提出了一种高效的对抗样本防御方法，是一种新的模型扩充方法，同时扩大了模型的防御范围，提高了模型的鲁棒性。

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： CN113987955B

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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

一种深度神经网络模型鲁棒性优化方法

当前第 / 件

一种基于空间敏感度的人脸对抗样本检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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