发明专利已授权

一种面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法

📄 申请号：CN202011351675.2 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2020-11-26

公开号

CN112464245A

公开日

2021-03-09

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

G06F21_57

IPC 分类号

G06F21_57 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习模型安全评估

应用场景

人脸识别, 智能安防, 自动驾驶, 医疗影像分析, 工业质检

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摘要

本发明公开了面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法，属于机器学习技术领域。目前深度学习相关研究中所要解决的重要问题是在解决深度学习图像分类模型面临的具有泛化特征的安全威胁问题的同时提高模型的鲁棒性，本发明利用面向深度学习图像分类模型的泛化的安全性评估方法，通过测试深度学习图像分类模型的针对对抗样本的主动防御能力、对抗样本检测能力以及针对对抗样本的被动防御能力等指标，对深度学习图像分类模型的安全性做出全面评估，并在评估过程中发掘模型存在的安全漏洞，与此同时，由于本发明存在的泛化特性，使得该方法能够适用于绝大多数深度学习图像分类模型，这对提高深度学习领域的安全性具有重要的理论和实践意义。

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

20220503

✅ 授权

20210326

?? 实质审查的生效：

20210309

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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