[发明专利]一种机器学习训练数据受投毒攻击的防御方法

摘要

本发明属于信息安全领域，具体涉及一种机器学习训练数据受投毒攻击的防御方法，用于智能安防，训练数据采集于安防视频数据，方法包括：获取待识别训练数据集对应的干净训练数据集的预测值分布；将各待识别训练数据输入已训练预测模型，得到预测值；基于预测值与预测值分布确定识别投毒数据，以实现防御；基于与待识别训练数据同类型的可信任训练数据，生成合成数据；采用由合成数据和可信任训练数据所构成的增强数据集训练并得到预测模型；增强数据集的分布同干净训练数据集，预测模型基于增强数据集所输出预测值的分布作为上述预测值分布。本发明无需明确机器学习算法或攻击类型即可提供有效保护，解决了现有防御方法中针对特定攻击的限制问题。