[发明专利]一种基于目标特征增强生成网络的神经网络后门攻击方法在审
| 申请号： | 202310238338.X | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN116561745A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;邓鑫洋;肖陶 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/0475;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘涛 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于目标特征增强生成网络的神经网络后门攻击方法，该方法针对现有基于生成网络的后门攻击对于要攻击的神经网络模型信息利用不足的问题，提出将目标类样本在要攻击的神经网络模型中的特征均值引入生成网络的解码器，引导训练，减小后门触发器的噪声并提升触发器对输入样本的自适应性。本发明还提出使用一种三阶段的后门模型生成策略，通过依次执行神经网络模型预训练、后门触发器生成网络优化、后门模型中毒训练三个阶段，实现完整的后门攻击过程，进一步完善触发器生成网络的训练与后门信息的注入。本发明相较于现有后门攻击方法具有出色的综合性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 目标 特征 增强 生成 网络 神经网络 后门 攻击 方法 | ||
【主权项】：
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