[发明专利]基于通用对抗触发器的干净标签神经网络后门植入系统有效
| 申请号： | 202110597734.2 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113255909B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 张全新;罗楠;王亚杰;谭毓安;李元章 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京云嘉湃富知识产权代理有限公司 11678 | 代理人： | 程凌军 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于通用对抗触发器的干净标签神经网络后门植入系统，属于深度学习安全领域。本发明针对受害者模型，利用生成器生成通用对抗样本(Universal Adversarial Perturbations)；随后将通用对抗样本作为通用对抗触发器，添加在受害者模型的部分训练集中，促进受害者模型在训练时学习触发器模式，从而完成干净标签条件下的神经网络模型中的后门植入。对比现有技术，本发明在干净标签条件下，利用生成器G生成触发器，具有对抗性，相较于传统后门触发器，可以促进后门模型学习触发器样式，提高攻击成功率；使用了生成器模型，针对具体干净模型，生成全局可用的、融合对抗样本功能的触发器，减小复杂度；在保证高的干净图像准确率条件下，达到高成功攻击率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通用 对抗 触发器 干净 标签 神经网络 后门 植入 系统 | ||
【主权项】：
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