[发明专利]基于离散傅立叶变换的神经网络后门注入方法有效
| 申请号： | 202110599745.4 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113222120B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王亚杰;刘欣睿;谭毓安;张全新;李元章 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 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离散傅立叶变换的神经网络后门注入方法，属于深度学习安全技术领域。该方法首先将训练数据集分为干净数据集D |
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| 搜索关键词： | 基于 离散 傅立叶 变换 神经网络 后门 注入 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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