后门样本的检测方法、装置和电子设备.pdf
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后门样本的检测方法、装置和电子设备.pdf
本说明书实施例提出了一种后门样本的检测方法、装置和电子设备,其中,上述后门样本的检测方法中,获取训练样本中目标类别的样本向量之后,通过预先训练的模型对上述目标类别中的每个样本向量进行分类,获得上述样本向量所属类别最高的概率,然后计算上述概率相对上述样本向量的梯度向量,以及计算上述梯度向量的一范数,接下来,根据上述一范数对目标类别中的样本向量进行聚类,根据聚类结果对上述目标类别中的后门样本进行检测。
后门样本的检测方法、装置和电子设备.pdf
本说明书实施例提出了一种后门样本的检测方法、装置和电子设备,其中,上述后门样本的检测方法中,获取训练样本中目标类别的样本数据之后,通过预先训练的模型对上述目标类别中的每个样本数据进行分类,获得上述样本数据所属类别最高的概率,然后获取上述概率相对上述样本数据的梯度图,将上述梯度图转化为概率分布,以及计算上述样本数据对应上述概率分布的信息熵,接下来,根据上述信息熵对目标类别中的样本数据进行聚类,根据聚类结果对上述目标类别中的后门样本进行检测。
后门样本的检测方法、装置和电子设备.pdf
本说明书实施例提出了一种后门样本的检测方法、装置和电子设备,其中,上述后门样本的检测方法中,获取待检测的样本之后,利用预先训练的第一模型对上述待检测的样本进行分类,获得上述待检测的样本所属的第一类别,然后获取第一模型对上述待检测的样本进行分类之后获得的第一输出向量,利用预先训练的第二模型对上述第一输出向量进行分类,获得上述第一输出向量所属的第二类别,其中,上述第二类别不同于上述第一类别,最后,利用上述第一模型获得上述待检测的样本分别属于第一类别和第二类别的概率,以及利用上述第二模型获得上述第一输出向量分别
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