哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)张正获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种针对跨模态学习的后门攻击方法及相关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：CN117131923B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311162846.0，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种针对跨模态学习的后门攻击方法及相关装置是由张正;原旭;卢光明设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对跨模态学习的后门攻击方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种针对跨模态学习的后门攻击方法及相关装置，方法包括获取待攻击的文本数据和图像数据；基于图像数据中的物体与文本数据的相似度，选取部分关键物体生成图像模态不变组件；基于文本数据中的单词与图像数据的相似度，选取部分关键单词生成文本模态不变组件；基于图像数据和图像模态不变组件生成中毒图像数据；基于文本数据和文本模态不变组件生成中毒文本数据；混合中毒图像数据，中毒文本数据和原始干净数据，生成中毒多模态数据集。本申请通过图像模态不变组件和图像触发生成器生成中毒图像数据，文本模态不变组件和文本触发器生成的中毒文本数据，实现了一个针对跨模态学习的统一的后门攻击框架，并提高了后门攻击的隐蔽性。
本发明授权一种针对跨模态学习的后门攻击方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种针对跨模态学习的后门攻击方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待攻击的多模态数据，其中，所述多模态数据包括文本数据和图像数据； 基于所述图像数据中的物体与所述文本数据的相似度，在所述图像数据中选取部分关键物体生成图像模态不变组件； 基于所述文本数据中的单词与所述图像数据的相似度，在所述文本数据中选取部分关键单词生成文本模态不变组件； 基于所述图像数据和所述图像模态不变组件，通过所述图像数据对应的图像触发生成器生成中毒图像数据； 基于所述文本数据和所述文本模态不变组件，通过所述文本模态对应的文本触发生成器生成中毒文本数据； 基于所述中毒图像数据和所述中毒文本数据，生成中毒多模态数据。
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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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