[发明专利]一种量子模糊机器学习对抗攻击模型方法在审
| 申请号： | 202011277371.6 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112381232A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 张仕斌;黄曦;李同;侯敏;昌燕;闫丽丽 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N10/00 | 分类号： | G06N10/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及量子机器学习，模糊集理论以及网络对抗技术领域，提供了一种量子模糊机器学习对抗攻击模型方法，包括：S1、构造合法用户的量子模糊数据样本；S2、恶意攻击者构建攻击策略，将构造好的扰动添加到合法用户的量子模糊数据样本中，形成量子模糊对抗样本；S3、量子模糊机器学习系统根据量子模糊对抗样本进行分类，并做出相应的正确决策或错误决策；其中，当量子模糊对抗样本为合法用户的量子模糊数据样本时，做出正确决策；当量子模糊对抗样本为恶意攻击者构造的样本时，做出错误决策，达到其攻击目的，本发明解决了量子模糊机器学习算法具有的脆弱性及很多的不足，提升了安全性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 量子 模糊 机器 学习 对抗 攻击 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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