[发明专利]基于特征的预训练模型选择算法的脆弱性评估方法及系统在审
| 申请号： | 202210249351.0 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114818463A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 刘知远;顾明;邓仰东;孙茂松;朱璧如;秦禹嘉;岂凡超;王金刚;武威 | 申请（专利权）人： | 清华大学;北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 胡程潇 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于特征的预训练模型选择算法的脆弱性评估方法及系统，所述方法包括：获取低级预训练模型和高级预训练模型；对所述低级预训练模型使用少量下游任务的数据和有监督的对比学习损失函数训练进行模型伪装攻击，以得到伪装的低级预训练模型；基于特征的预训练模型选择算法对所述高级预训练模型和所述伪装的低级预训练模型进行选择；若选定模型为所述伪装的低级预训练模型，则判定基于特征的预训练模型选择算法存在脆弱性。本发明实现了对基于特征的预训练模型选择算法的脆弱性的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 训练 模型 选择 算法 脆弱 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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