[发明专利]一种基于样本判定误差的神经网络木马检测方法有效
| 申请号： | 201911154504.8 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110990835B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张伟;高晖;陈云芳;王继平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本判定误差的神经网络木马检测方法，主要包含两大步骤，首先利用测试数据集对模型执行一次正向传播和一次反向传播，计算出每层网络对应的节点敏感度分布；其次对每层节点敏感度分布动态设定的阈值，利用异常值挖掘算法挖掘其中的异常点，这些异常点即为待检测网络中的木马节点。本发明可以快速、有效地检测出神将网络中的木马节点，轻松应对神经网络木马攻击的威胁。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 判定 误差 神经网络 木马 检测 方法 | ||
【主权项】：
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