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龙图腾网获悉电科云(北京)科技有限公司申请的专利用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117152483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310671717.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法及装置是由李继腾;赵博;戴永恒;武少波设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法及装置，方法包括：根据初始训练集中的各个图像训练数据各自所属的标签类型并生成标签特征组；获取各个标签特征组中的各个特征向量分别与其他特征向量之间的关联度值，若基于关联度值判定存在异常特征向量，则将其对应的图像训练数据确定为后门数据；自初始训练集中过滤掉后门数据后训练目标神经网络以得到用于进行图像识别的后门攻击防御神经网络。本申请能够在保证训练得到的神经网络进行图像识别的准确性的基础上，有效降低防御计算复杂度，还能够有效增强神经网络在高强度决策对抗中对后门攻击的防御能力，进而能够提高神经网络的应用安全性和其决策输出的图像识别结果的可靠性。

本发明授权用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于增强防破解能力的神经网络后门攻击防御方法，其特征在于，包括： 获取多个历史图像数据及各个所述历史图像数据各自对应的标签； 基于超分处理变换计算公式对各个所述历史图像数据进行超分处理以得到对应的高频历史图像数据和低频历史图像数据，并提取所述高频历史图像数据的边缘信息；所述超分处理变换计算公式如下： = 其中，表示小波函数；表示连续小波变换；为尺度因子，是移动因子，，表示所述历史图像数据；表能量有限信号空间；表示基本小波；表示时间频率； 基于双三次插值法对所述低频历史图像数据进行插值处理，并采用双线性插值法根据所述高频历史图像数据和所述边缘信息对所述高频历史图像数据进行插值处理，并将经插值处理的低频历史图像数据和高频历史图像数据均确定为图像训练数据，并生成包含有各个所述图像训练数据的初始训练集； 将初始训练集中的各个图像训练数据依次输入预训练的卷积神经网络，以使该卷积神经网络输出各个所述图像训练数据各自对应的特征向量； 根据初始训练集中的各个图像训练数据各自所属的标签类型，生成各类标签各自对应的标签特征组，其中，每个所述标签特征组分别用于存储属于各自唯一对应的标签类型的各个图像训练数据各自对应的特征向量； 获取各个所述标签特征组中的各个所述特征向量分别与同组中其他特征向量之间的关联度值，若基于各个所述特征向量各自对应的所述关联度值判定各个所述特征向量中存在异常特征向量，则将该异常特征向量对应的图像训练数据确定为后门数据； 自所述初始训练集中过滤掉所述后门数据以形成对应的后门攻击防御训练集，并采用该后门攻击防御训练集训练目标神经网络以训练得到用于进行图像识别的后门攻击防御神经网络。

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