[发明专利]用于学习人工智能实体的基于上下文的防火墙有效
| 申请号： | 201910342746.3 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110460565B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | C.A.皮科弗;K.韦尔德马里亚姆;E.A.扎莫拉杜兰 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 王珊珊 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了在学习过程期间检测和阻止可能导致人工智能(AI)实体向用户产生不期望的行为的内容。接收一组一个或多个AI实体的输入信息。基于从一组策略中选择的策略的规则和与信息语料库相关联的信息的学习特征来评估输入信息的特征。确定评估输入信息的特征的结果是否超过预定阈值。响应于确定评估输入信息的特性的结果超过预定阈值，基于输入信息的上下文，通过使用防火墙执行选择性过滤动作来过滤所述一组AI实体的输入信息。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 学习 人工智能 实体 基于 上下文 防火墙 | ||
【主权项】：
1.一种用于检测和阻止内容的计算机实现的方法，所述内容能够在学习过程期间导致人工智能AI实体向用户产生不期望的行为，所述计算机实现的方法包括：/n由计算机接收一组一个或多个AI实体的输入信息；/n由计算机基于从一组策略中选择的策略的规则和所学习的与信息语料库相关联的信息的特征来评估所述输入信息的特征；/n由计算机确定评估所述输入信息的特征的结果是否超过预定阈值；和/n响应于计算机确定评估所述输入信息的特征的结果超过预定阈值，由计算机使用防火墙、通过基于所述输入信息的上下文执行选择性过滤动作来过滤所述一组AI实体的输入信息。/n
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