浙江大学陈艳姣获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于特征空间距离加固的深度学习后门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：CN115860140B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211604960.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于特征空间距离加固的深度学习后门防御方法是由陈艳姣;徐文渊;孟令铄;杨德淞设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征空间距离加固的深度学习后门防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征空间距离加固的深度学习后门防御方法，涉及人工智能安全技术领域，包括以下步骤：量化模型特征空间的类距离；设计后门生成方法，生成各类通用触发器，更新预选择矩阵U；基于预选择矩阵U，设计调度器选择距离容量最大的类对；设计双向后门生成方法，生成对称后门触发器，进行类距离对称加固训练，并更新后选择矩阵V；基于预选择矩阵U和后选择矩阵V，设计奖励函数，优化类对选择；重用后门，设计动态适应优化权重加速加固训练，不断迭代，直至每组类对均达到相应的最大类距离。本发明简单易于实施，有助于提升后门防御效果，兼顾模型的准确率与可用性，从而保证实际生产的安全需求。
本发明授权基于特征空间距离加固的深度学习后门防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间距离加固的深度学习后门防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 量化模型特征空间的类距离； 设计后门生成方法，生成各类通用触发器，更新预选择矩阵U； 基于预选择矩阵U，设计调度器选择距离容量最大的类对； 设计双向后门生成方法，生成对称后门触发器，进行类距离对称加固训练，并更新后选择矩阵V； 基于预选择矩阵U和后选择矩阵V，设计奖励函数，优化类对选择； 重用后门，设计动态适应优化权重加速加固训练，不断迭代，直至每组类对均达到相应的最大类距离。
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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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