咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
摘 要:本发明公开了基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法,包括:(1)获取良性图像组成样本集,利用良性图像对原始深度学习模型进行预训练;(2)根据覆盖率和输入图像在预训练的原始深度学习模型和其他深度学习模型中针对同一类标标签的类别预测值之间的差异构建目标函数;(3)从样本集中采集部分良性图像作为初始粒子,并初始化粒子的位置和速度,以目标函数最大为目标,采用粒子群优化算法对初始化粒子的位置和速度进行迭代更新,当算法结束时,若不能够获得表示恶性图像的最优粒子,则认为原始深度学习模型安全,若能获得表示恶性图像的最优粒子,则认为原始深度学习模型不安全。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010897967.X | 专利名称: | 基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法 |
申请日: | 2020-08-31 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/00搜分类 修复 深度学习 学习模型 深度学习模型搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2024/11/08 | 开放许可声明 | IPC(主分类): G06N 3/00 声明编号: XK2024980009781 专利号: ZL 202010897967.X 申请日: 2020.08.31 专利权人: 浙江工业大学 联系方式: 联系人姓名:朱张怡 邮编:317500 地址:浙江省台州市温岭市应急大厦3楼 电子邮箱:2789058795@qq.com 电话:13588779132 发明名称: 基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法 使用费支付方式: 无偿 使用费支付标准: 0元 授权公告日: 2022.04.26 许可期限届满日: 2026.12.31 生效日期: 2024.11.08 |
2022/04/26 | 授权 | |
2020/12/25 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06N 3/00 专利申请号: 202010897967.X 申请日: 2020.08.31 |
2020/12/08 | 公开 |