[发明专利]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有效
| 申请号： | 202010897967.X | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112052933B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;金海波;张龙源;邹健飞 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 优化 深度 学习 模型 安全性 测试 方法 修复 | ||
【主权项】：
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