[发明专利]可证明鲁棒的能够解释的机器学习模型的系统在审
| 申请号： | 202080103468.7 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN115997218A | 公开（公告）日： | 2023-04-21 |
| 发明（设计）人： | 德米特里·弗拉德金;马尔科·加里奥;比斯瓦迪普·戴伊;约安尼斯·阿克罗蒂里亚纳基斯;乔治·马尔科夫;阿底提·罗伊;阿米特·查克拉博蒂 | 申请（专利权）人： | 西门子股份公司 |
| 主分类号： | G06N3/0475 | 分类号： | G06N3/0475 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 王红艳 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于鲁棒机器学习(ML)的系统和方法包括攻击检测器，该攻击检测器包括一个或多个深度神经网络，深度神经网络使用从生成式对抗网络(GAN)生成的对抗示例来训练，基于输入是对抗性的可能性来产生警觉性得分。通过在操作的推断阶段期间部署的ML模型的类型和尺寸来动态地适配各种类型和尺寸的独立鲁棒ML模型的动态集成并且所有模型都被训练以执行基于ML的预测。自适应集成响应于从攻击检测器接收的警觉性得分。具有能够解释的神经网络模型的数据保护器模块被配置为预先筛选集成的训练数据，以检测初始训练数据中的潜在数据投毒或后门触发。 | ||
| 搜索关键词： | 证明 能够 解释 机器 学习 模型 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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