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本发明提出了一种基于感知相似性的深度神经网络隐蔽后门攻击方法,属于计算机安全领域。首先,使用后门图像生成器针对干净图像样本生成对应的后门图像;其次,计算后门图像与对应的原始图像之间的感知距离;再其次,通过感知距离计算后门图像与对应原始图像之间的感知相似性;再其次,结合感知相似性损失函数训练后门图像生成器,减少后门图像与原始图像之间的视觉差异;最后,采取了两阶段训练方法,使得触发模式的生成与对分类器模型的投毒变得自动化,提高了训练效率。相比于一般的深度神经网络后门攻击方法,本发明通过感知距离计算后
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117171760A
(43)申请公布日2023.12.05
(21)申请号202311136567.7
(22)申请日2023.09.04
(71)申请人哈尔滨理工大学
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