技術編號：39620158
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及多媒體信息安全領域，尤其是涉及一種面向非侵入式語音質(zhì)量評估的后門防御方法。背景技術、在過去十年期間，深度學習技術憑借其卓越的數(shù)據(jù)特征學習能力，極大地推動了多媒體信息技術的快速發(fā)展。然而，新技術的引入往往伴隨著新的安全挑戰(zhàn)。隨著投毒攻擊、后門攻擊和對抗攻擊的提出，深度學習模型的脆弱性和不穩(wěn)定性也逐漸顯露出來。其中，后門攻擊具有較高的攻擊成功率和隱蔽性，代表了對深度學習模型最為嚴重的一類威脅。、數(shù)據(jù)投毒是實施后門攻擊最常用且實際的手段之一，基于數(shù)據(jù)投毒技術的后門攻擊的攻擊者選擇數(shù)據(jù)集中...
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