发明专利已授权

面向广义非负矩阵分解算法的对抗性机器学习防御方法

📄 申请号：CN202011417784.X 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2020-12-07

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

G06N20_00

IPC 分类号

技术画像

所属领域

机器学习安全机器学习安全对抗性攻击防御非负矩阵分解

应用场景

人工智能安全, 网络安全, 数据隐私保护, 恶意攻击检测

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摘要

本发明公开了一种面向广义非负矩阵分解算法的对抗性机器学习防御方法，属于机器学习安全领域。目前，该领域亟待解决的关键技术问题是抵御对抗样本攻击和提高机器学习模型的鲁棒性。本发明首先利用特征压缩的检测方法筛选出部分对抗样本，然后，对比扰动消减前后图像样本通过机器学习模型后的输出结果对对抗样本进一步筛选，从而形成级联融合的广度对抗样本检测方案，提高了图像对抗样本的检测效率，同时在非负矩阵分解算法中引入异常点惩罚机制，提出了基于误差阈值的可屏蔽鲁棒性广义非负矩阵分解算法，消除了异常点数据的影响，提高了机器学习模型的鲁棒性。

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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议价

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