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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统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：CN120337235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510836325.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统是由王友成;许胜民;韩星烁;李家印;马金花;边松设计研发完成，并于2025-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统，包括步骤：S101：获取干净数据集并随机初始化模型参数；S102：随机选取源类数据集和目标类数据集，进行优化；S103：初始化扰动；S104：将得到的扰动添加到目标类数据集中，再使用基于决策边界距离的数据选择策略，对该目标类数据集进行筛选得到最终的中毒数据集；S105：将中毒数据集与干净数据集混合形成新的数据集；本技术方案显著提升后门攻击的实用性与隐蔽性，增加模型漏洞被发现的概率，为评估和提升点云模型在真实环境中的鲁棒性与安全性提供了重要参考。

本发明授权面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法，其特征在于，包括步骤： S101：获取干净数据集并随机初始化模型参数，进行模型部署和训练得到代理模型； S102：随机选取源类数据集和目标类数据集，设置触发器的形状、大小参数，随后通过对触发器插入位置进行优化，得到最优的插入位置，最后将触发器插入源类数据集形成新的源类数据集； S103：初始化扰动，其中表示扰动的数量，将扰动加入到目标类数据集中形成初始中 毒数据集，利用梯度对齐方法对扰动进行优化，通过多轮迭代优化得到最终的扰动； S104：将得到的扰动添加到目标类数据集中，再使用基于决策边界距离的数据选 择策略，对该目标类数据集进行筛选得到最终的中毒数据集； S105：将中毒数据集与干净数据集混合形成新的数据集，使用该新的数据集对模型进行训练，得到含有后门的模型，并对其进行攻击有效性验证，验证攻击有效即发现漏洞； 所述S103具体包括： 随机初始化扰动，将其添加到目标类数据集中形成初始中毒数据集，加载代理模 型，通过代理模型计算中毒数据集和源数据集与其对应标签one-hot向量的差值 关于模型参数的导数，然后计算得到这两个导数之间的均方差值，最后利用投影梯度下 降方法对扰动进行优化，使中毒数据集和插入了触发器的源类数据集建立起联系，模型 后续通过中毒数据集学习到源类数据集上触发器的信息以植入后门；在这个优化过程 中，扰动每优化20次，代理模型会进行一次从头训练；最后，在更新优化200次后，攻击成功 率达到最高值并趋于稳定；此步骤的数学表达式为： 其中MSE表示和的均方差值；表示对模型参数的梯度；表示 模型参数的数量； 其中中毒数据集在模型的上输出与源类别one-hot向量的差值关 于的导数；是模型的参数集合；表示代理模型；表示目标类样本；表示添加的扰 动；表示中毒样本的数量； 其中中毒数据集在模型的上输出与目标类别one-hot向量的差值关 于的导数；表示源类别样本的数量，表示插入的触发器。

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