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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，为解决现有防御数据投毒攻击技术中存在的效率低、开销高的问题，公开了一种防御数据后门投毒的后门攻击检测与提取方法，为了成功从训练数据中提取后门触发器，将后门检测提取过程整合为多目标优化问题。为了使提取的后门触发器具有模型无关的特性，采用替代模型进行后门提取，并使用竞争性知识蒸馏方案训练替代模型，避免常规训练替代模型时存在的效果差、易过拟合的问题。最后设计序列元学习框架集成后门提取结果，提高后门的适用性。本发明可用于检测提取训练数据中可能存在的后门触发器，在面对数据投毒攻击时，数据提供方和使用方只需按照我们的方案进行对照检查，即可高效地防御数据投毒攻击。
主权项：1.一种防御数据后门投毒的后门攻击检测提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：模型训练方选定待检测的数据集，将该数据集作为防御算法的输入，兼顾后门的攻击性与隐蔽性两个方面定义触发器，得到优化函数；步骤2：防御算法根据输入的数据集搭建替代模型组，并根据验证准确率选出最优模型作为教师模型，以竞争性知识蒸馏的方法，在每一轮训练结束时根据验证准确率更新教师模型，借助训练过程产生的梯度解决步骤1中所提出的优化函数问题；步骤3：在知识蒸馏的外层，设计与模型无关的序列元学习框架，将步骤1中触发器的参数视为模型的参数，目标是捕获能够导致后门成功的触发器，将MAML应用于触发器提取过程，通过内外两层结构集成不同替代模型的后门提取结果；步骤4：后门提取完毕后，根据提取得到的后门模式与后门位置是否符合预期，判断数据集是否遭受投毒攻击，若符合预期，则说明数据集并未遭受攻击，否则说明数据集中被恶意植入后门，此时提取的后门即为攻击者植入的后门。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种防御数据后门投毒的后门攻击检测提取方法及设备
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