长安大学李建新获国家专利权
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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种数据中毒攻击检测方法、装置、设备、介质及产品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:CN119598146B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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:202411650746.7,技术领域涉及:G06F18/21;该发明授权一种数据中毒攻击检测方法、装置、设备、介质及产品是由李建新;李珂心;杨志海;侯自然;孔晨旭;冯岩设计研发完成,并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数据中毒攻击检测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了:本发明的实施方式提供了一种数据中毒攻击检测方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能技术领域。该方法包括:对获取到的初始数据集中的初始数据进行预处理,得到预处理数据集;对所述预处理数据集中的每个预处理数据分别进行重构,得到每个预处理数据的重构数据;基于每个预处理数据以及所述每个预处理数据的重构数据,计算得到所述每个预处理数据的重构误差;将所述预处理数据集中重构误差大于预设误差阈值的预处理数据确定为异常数据。本发明提升了推荐系统生成推荐信息的准确率,进而也能够提升推荐系统用户的使用体验。
本发明授权一种数据中毒攻击检测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了:1.一种数据中毒攻击检测方法,其特征在于,所述方法包括: 对获取到的初始数据集中的初始数据进行预处理,得到预处理数据集; 对所述预处理数据集中的每个预处理数据分别进行重构,得到每个预处理数据的重构数据; 基于每个预处理数据以及所述每个预处理数据的重构数据,计算得到所述每个预处理数据的重构误差; 将所述预处理数据集中重构误差大于预设误差阈值的预处理数据确定为异常数据; 以及,在所述将所述预处理数据集中重构误差大于预设误差阈值的预处理数据确定为异常数据之后,所述方法还包括: 从所述预处理数据集中确定所述异常数据的邻域集合; 确定所述邻域集合对应的嵌入向量集合; 计算所述嵌入向量集合的平均嵌入向量; 基于预设参数对所述平均嵌入向量进行计算,得到狄利克雷分布数据; 基于所述狄利克雷分布数据生成样本数据; 利用所述样本数据替换所述预处理数据集中的所述异常数据,得到正常数据集; 其中,所述从所述预处理数据集中确定所述异常数据的邻域集合,包括: 将所述预处理数据集进行格式转换,得到树形数据结构数据集; 基于所述树形数据结构数据集,计算各个所述预处理数据与所述异常数据之间的当前距离; 确定所述预处理数据中当前距离小于预设距离阈值的目标预处理数据; 基于所述目标预处理数据构建所述异常数据的邻域集合; 以及,所述计算所述嵌入向量集合的平均嵌入向量,包括: 计算所述嵌入向量集合的凸包; 对于所述异常数据,如果凸包顶点存在,计算所述嵌入向量集合的平均嵌入向量,所述平均嵌入向量的计算公式为: 其中,表示所述平均嵌入向量,V是凸包顶点集合,并且所述平均嵌入向量中的元素都大于极小值1e-10; 如果计算凸包失败,则使用所有邻域集合的嵌入向量作为基础计算平均嵌入向量。
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