[发明专利]基于遗传算法的深度学习模型安全漏洞测试和修复方法、装置和系统在审
| 申请号： | 202110204104.4 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN112926052A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 纪守领;林昶廷;董建锋;王睿 | 申请（专利权）人： | 尚蝉（浙江）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F21/57;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 315104 浙江省宁波*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法的深度学习模型安全漏洞测试和修复方法、装置和系统，通过根据输入图像在深度学习模型中标签的类别预测值差异和添加的噪声最小化构建评价函数，利用该评价函数优化生成能覆盖深度学习模型边界和识别差距大的恶性图像，当能够得到恶性图像说明原始深度学习模型不安全，反之则安全，以此来实现对深度学习模型的安全性测试，该安全测试方法简单且准确；利用获得的测试图像对原始深度学习模型进行强化训练，以修复深度学习模型，来提高深度学习模型的识别结果准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 深度 学习 模型 安全漏洞 测试 修复 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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