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申请/专利权人：数据空间研究院
申请日：2023-11-09
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117993445A
主分类号：G06N3/0475
分类号：G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/094;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/26;G06V10/764
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，尤其是一种木马攻防训练的攻击样本生成、攻击设计方法和防御方法。本发明提供的木马攻防训练的攻击样本生成方法，引入攻击样本的风格化，生成风格化的内容图片，在进行后门攻击后，通过其特定的纹理特征其攻击预训练模型。本发明通过学习风格图像，生成包含与任务无关的底层纹理特征的触发器模型模式，使触发器模型即攻击样本在转移到不同任务时保持有效。可见本发明引入风格化图像，为有毒训练设计了一个上下文无关的学习通道。如此，本发明提供的木马攻击设计方法，让预训练视觉模型在的不同下游任务生成可转移的后门，能够跨任务激活，适配不同的下游任务。
主权项：1.一种木马攻防训练的攻击样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：SA1、构建生成触发器G；生成触发器G用于将内容图像和风格图像进行混合，生成攻击图像T；内容图像为攻击图像的前景，风格图像用于指定攻击图像的背景和底色；SA2、获取随机大小的空白图像，将攻击图像T粘贴到空白图像上形成攻击样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 木马攻防训练的攻击样本生成、攻击设计方法和防御方法
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