浙江工业大学徐东伟获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法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：CN115331661B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211040227.X，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法是由徐东伟;房若尘;蒋斌;宣琦设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法在说明书摘要公布了：一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法，首先用一个未知的数据集自然的训练一个声纹识别模型；再利用这个预训练的模型将所有训练数据分为不同的类别并按照类别的划分提取样本在模型特征层的输出；基于中毒样本与正常样本在模型分类时的行为差异，利用聚类算法对这些特征进行聚类；然后利用聚类指标CH分数识别出中毒类别；再使用降维算法把样本的特征降至一维，根据降维后数据的值识别中毒簇并删除；最后用余下的干净样本重新训练一个干净的模型。本发明的防御方法能准确的识别中毒类别并精准删除中毒样本，极大的降低了后门攻击的成功率。
本发明授权一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法，其特征在于含有以下步骤： 步骤1：搭建声纹识别模型结构并中毒模型； 步骤2：利用中毒模型提取训练样本的特征空间； 步骤3：对每一类的样本进行特征聚类； 步骤4：计算每个类别的聚类指标并识别中毒类别； 步骤5：根据特征降维识别中毒簇； 步骤6：重新训练一个干净的声纹识别模型并测试防御性能。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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