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公开(公告)号:CN114297658A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111310200.3
申请日:2021-11-05
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F21/57 , G06V10/96 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种基于神经网络图像分类的木马攻击方法及相关设备,所述方法包括:在训练集中随机选取部分训练数据;对所述训练数据执行中毒操作得到中毒数据;在所述中毒数据中添加对抗扰动得到扰动数据;将所述扰动数据加入至所述训练集得到训练样本;用所述训练样本对神经网络模型进行训练,在所述神经网络模型中植入后门,得到中毒神经网络模型;用所述扰动数据触发所述中毒神经网络模型实现木马攻击。本申请为深度神经网络木马攻防技术平台提供了基于神经网络图像分类的木马攻击方法,用于实际展示木马的攻击过程、验证木马防御的效果。
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公开(公告)号:CN116861913A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310519543.3
申请日:2023-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06F18/15 , G06F16/951
Abstract: 本公开提供一种基于GPT大模型的立场检测方法及相关设备,所述方法包括:获取预训练的GPT大模型;获取所述GPT大模型的初始立场检测数据;获取外部信息数据,将所述外部信息数据合并至所述初始立场检测数据;基于包括所述外部信息数据的立场检测数据训练所述GPT大模型。本公开的方法通过对预训练语言模型进行训练微调,使用外部信息数据融合的立场检测数据作为数据集,采用结合反馈的强化学习的训练方法对模型进行训练,指导模型进行立场预测,从而获取立场检测模型用于实际任务。提高了模型的学习效率以及适应能力,模型的行为能够得到及时的调整。同时缓解了传统机器学习算法的不可解释性和脆弱性,提高模型的精度。
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