[发明专利]通过数据分布鉴别后门神经元的方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202211483097.7 | 申请日： | 2022-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN115759231A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 刘李;郑润锴;唐荣骏;李建泽 | 申请（专利权）人： | 深圳市大数据研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/06 |
| 代理公司： | 深圳市恒和大知识产权代理有限公司 44479 | 代理人： | 何园园 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了上述通过数据分布鉴别后门神经元的方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法实现，包括：采用原始中毒训练数据集，或者干净数据集对疑似中毒神经网络模型进行训练；获取疑似中毒神经网络模型的所有神经元，在原始中毒训练数据集上的第一激活前分布，或在干净训练数据集上的第二激活前分布；计算每个神经元对应的第一激活前分布的微分熵，或者计算每个神经元对应的第二激活前分布与BN记录的第三激活前分布之间的KL散度；根据微分熵或者KL散度，确定每一层神经元中的后门神经元，并进行剪枝。利用了中毒数据或者少量的干净数据的激活前分布的特点，完成后门神经元的剪枝，操作简单，无需额外训练后门防御方法，可以节省训练时长，提高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 数据 分布 鉴别 后门 神经元 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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