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申请/专利权人：爱迪德技术有限公司
摘要：所公开的实现方式包括一种通过应用基于被保护的机器学习ML模型的内部状态的异常检测概念来检测对机器学习ML模型的攻击的方法。代替于直接查看输入或输出数据，所公开的实现方式查看在处理数据之后所述模型的神经网络的隐藏层的内部状态。通过检查神经网络模型内的不同层是如何表现的，可以推断产生了所观察状态的数据是否是异常的因此可能是对所述模型的攻击的一部分。
主权项：1.一种用于保护机器学习ML模型免受攻击的方法，所述方法包括：由所述ML模型接收输入数据，其中所述ML模型已经通过处理训练数据而被训练以完成一个或多个具体任务；检索所述模型的内部状态数据，所述内部状态数据是由所述ML模型对所述输入数据的处理产生的；将分类器应用于所述内部状态数据以将所述输入数据分离成正常数据和或异常数据；基于所述应用步骤来确定所述输入数据包括至少一个异常数据集合；以及响应于所述确定步骤来采取保护性动作以抵御对所述ML模型的攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 爱迪德技术有限公司 用于基于机器学习模型的内部状态来防止对机器学习模型的攻击的系统和方法
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