[发明专利]全栈式的循环神经网络深度学习系统安全分析与检测方法在审
| 申请号： | 202011356607.5 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112328496A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 谢肖飞;马雷;刘杨 | 申请（专利权）人： | 杭州新州网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧山*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种全栈式的循环神经网络深度学习系统安全分析与检测方法。针对循环神经网络，进行变换变异生成改变的神经网络，将测试数据输入神经网络获得输出结果，进而获得变异率作为敏感度参数；在各个神经网络的处理过程中计算获得覆盖率，生成更多的测试用例并输入到神经网络中获得错误率作为质量参数；采用遗传算法对测试数据进行变异，获得不一致率大于预设一致阈值的变异后的测试数据，以测试数据输入到神经网络中以输出结果的错误率作为兼容性结果。本发明支持循环神经网络，通过从数据收集到神经网络开发再到神经网络部署阶段的系统分析与测试，从而更好的检测深度学习系统的质量与安全问题，确保深度学习系统在真正部署阶段的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 全栈式 循环 神经网络 深度 学习 系统安全 分析 检测 方法 | ||
【主权项】：
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