浙江工商大学;浙大城市学院;浙江大学韩嵩获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工商大学;浙大城市学院;浙江大学申请的专利一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练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：CN116664978B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310652261.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练方法是由韩嵩;伊进;洪海波;任思琪;赵帅;吴明晖;纪守领;周璐;余水设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能安全领域，并公开了一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练方法，包括：对目标对象进行灯光后门攻击，根据灯光颜色在目标对象上产生对应的灯光触发器，基于灯光触发器生成后门图像数据；获取干净图像数据，基于后门图像数据和所述干净图像数据分别构建训练集；干净图像数据为未产生灯光触发器的原始图像；构建后门模型，所述后门模型为深度学习模型，基于所述训练集对所述后门模型进行训练，得到训练后的后门模型；构建测试集，基于所述测试集对所述训练后的后门模型进行评估，得到灯光后门攻击的攻击成功率数据和干净准确率数据。本发明所述技术方案拥有较高攻击成功率的同时实现了更加隐蔽的物理后门攻击。
本发明授权一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向人工智能安全的物理灯光后门攻击的训练方法，其特征在于，包括： 对目标对象进行灯光后门攻击，根据灯光颜色在目标对象上产生对应的灯光触发器，基于所述灯光触发器生成后门图像数据； 获取干净图像数据，基于所述后门图像数据和所述干净图像数据分别构建训练集；所述干净图像数据为未产生灯光触发器的原始图像； 构建后门模型，其中，所述后门模型为深度学习模型，基于所述训练集对所述后门模型进行训练，得到训练后的后门模型； 构建测试集，基于所述测试集对所述训练后的后门模型进行评估，得到灯光后门攻击的攻击成功率数据和干净准确率数据。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工商大学;浙大城市学院;浙江大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园钱塘区学正街18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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