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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2023-10-20
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118214576A
主分类号：H04L9/40
分类号：H04L9/40;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/096;G06F18/2415
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本申请涉及一种虚假威胁情报识别对抗方法及系统，方法包括基于中毒训练数据集训练教师模型，得到中毒模型；基于蒸馏数据集和来自中毒模型的关于目标任务的知识训练学生模型，得到蒸馏模型；根据中毒模型和蒸馏模型输出的类别预测结果不同，确定中毒情报；将中毒训练数据集中的所有中毒情报删除，得到解毒数据集；基于解毒数据集对蒸馏模型进行微调，得到微调模型。本申请采用了知识蒸馏方法，在几乎不损耗模型精度的情况下，能够有效优化网络结构，减少模型训练中的资源损耗；在面对数据中毒攻击时具有一定的鲁棒性，能够剔除有毒数据，恢复模型精度，保证威胁情报数据的有效性。
主权项：1.一种虚假威胁情报识别对抗方法，其特征在于，包括：基于中毒训练数据集训练教师模型，得到中毒模型；所述中毒训练数据集包括多个情报，所述情报为中毒情报或者干净情报；基于蒸馏数据集和来自所述中毒模型的关于目标任务的知识训练学生模型，得到蒸馏模型；所述蒸馏数据集包括多个干净情报；将中毒训练数据集中的任一情报分别输入到所述中毒模型和所述蒸馏模型进行类别预测，若所述中毒模型和所述蒸馏模型输出的类别预测结果不同，则输入的情报为中毒情报；将所述中毒训练数据集中的所有中毒情报删除，得到解毒数据集；基于所述解毒数据集对所述蒸馏模型进行微调，得到微调模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种虚假威胁情报识别对抗方法及系统
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