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发明公开
一种基于深度学习中特征碰撞的投毒攻击方法无效

公开(公告)号：CN112182576A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011095534.9

申请日：2020-10-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李龙 , 杨韵豪 , 古天龙 , 李笠 , 常亮

IPC: G06F21/56 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供的一种基于深度学习中特征碰撞的投毒攻击方法，涉及人工智能领域，包括建立识别模型；获取健康数据集，将所述健康数据集分割为训练集和测试集，从所述测试集中选取一数据，作为目标样本，从后门类别中选取一类别，作为后门样本；将所述后门样本初始化，作为投毒样本，将所述投毒样本进行预处理；将所述投毒样本和所述目标样本拟合，获得所述识别模型的神经网络中瓶颈层的欧几里得距离；将所述投毒样本和所述后门样本拟合，获得所述识别模型的神经网络中输入层的弗罗贝尼乌斯距离；所述投毒样本拟合到最优时，获取最终的所述投毒数据。即使对数据进行扩增操作，攻击方也能实现投毒攻击。

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