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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于反向遗忘的后门防御方法及系统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：CN120030542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510520160.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于反向遗忘的后门防御方法及系统是由尤剑飞;闫雷鸣设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反向遗忘的后门防御方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于反向遗忘的后门防御方法及系统，属于人工智能安全领域；方法包括：利用原始干净样本集合训练预训练模型，并使用预训练模型从污染数据集中筛选出潜在干净样本集合，来合成新的干净样本集合，并使用新的干净样本集合对预训练模型进一步训练；将污染数据集和所述新的干净样本集合输入样本检测模型中，并分别采用交叉熵损失和熵约束进行训练；将污染数据集输入训练后的样本检测模型进行预测，来检测毒化样本。该方法对干净样本的模型特征表现进行反向遗忘，突出后门毒化样本的本体特征，而非直接寻找毒化样本的特征进行判别，从而对更新的样本中毒方法有着更加稳定的防御效果，脱离了传统后门检测方法的局限性。

本发明授权一种基于反向遗忘的后门防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于反向遗忘的后门防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用原始干净样本集合训练预训练模型，并使用预训练模型从污染数据集中筛选出潜在干净样本集合，来合成新的干净样本集合，并使用新的干净样本集合对预训练模型进一步训练； 将污染数据集和所述新的干净样本集合输入样本检测模型中，并分别采用交叉熵损失和熵约束进行训练； 将污染数据集输入训练后的样本检测模型进行预测，来检测毒化样本； 所述合成新的干净样本集合的步骤包括： 利用原始干净样本集合训练预训练模型； 在每一轮训练中，利用预训练模型对污染数据集中每个样本计算其损失值，并筛选出潜在干净样本集合； 将筛选出的潜在干净样本集合与原始干净样本集合合并，形成新的干净样本集合； 所述损失值的计算式为： 其中，为损失值，为分类任务中的单一类别，为样本在类别上的真实标签，为模型对输入预测为类别的概率值，为分类任务中的总类别数； 筛选出潜在干净样本集合的标准为： 其中，为潜在干净样本集合，为预设阈值。

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