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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击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：CN116561587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310734163.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击方法及装置是由高海昌;常国沁;张宇鸿;姚舟;罗嘉诚设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击方法，具体为：利用干净训练数据集Dc对预训练模型进行训练；对干净训练数据集Dc进行特征提取，构建触发器候选词库Cw；构建低频额外数据集词库Ew；构建后门触发器Wt；在黑盒条件下，使用后门触发器Wt构建文本中毒样本数据集Dp；构建非目标类增强数据集De；获得训练好的后门模型；构建后门文本样本测试集并将其输入到训练好的后门模型中，得到模型后门触发结果。该方法解决了现有文本后门攻击在模型训练阶段以及触发阶段存在的触发器隐蔽性弱的问题。还公开了一种利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击装置。

本发明授权利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击方法及装置在权利要求书中公布了：1.利用文本特征构建自然隐蔽的后门攻击方法，其特征在于，具体为： 步骤1：利用干净训练数据集Dc对预训练模型进行训练，得到干净模型Fc，其中Dc中文本的对应类别标签为y； 步骤2：对干净训练数据集Dc进行特征提取，构建触发器候选词库Cw； 步骤2具体按照以下步骤实施： 步骤2.1：设定目标类别标签为x，将干净训练数据集Dc中所有标签y≠x的数据组成数据集Dc_nontarget，提取Dc_nontarget的文本特征，文本特征提取方式是利用反文档频率计算，反文档频率的公式表达式为： 步骤2.2：从Dc_nontarget中选择的词语，并按照由低到高进行排序，这些词语构建触发器候选词库Cw； 步骤3：利用3-5个区别于干净训练数据集Dc领域的备选数据集，构建低频额外数据集词库Ew； 步骤4：通过低频额外数据集词库Ew对触发器候选词库Cw进行排序，选出词频最低的3-5个词语并从这个3-5个词语中随机选择一个词语作为后门触发器Wt； 步骤5：在黑盒条件下，使用后门触发器Wt构建文本中毒样本数据集Dp； 步骤6：构建非目标类增强数据集De； 步骤7：获得训练好的后门模型； 步骤8：构建后门文本样本测试集并将其输入到步骤7中的训练好的后门模型中，得到模型后门触发结果； 后门攻击方法用于深入挖掘基于自然语言处理模型的安全漏洞，进一步提升自然语言处理模型的安全性和鲁棒性。

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