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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络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：CN119814447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411977515.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络后门防御方法是由杨易龙;马卓;廖鑫洋;刘洋;董伟生设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络后门防御方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络后门防御方法，实现步骤为：获取训练样本集；对卷积神经网络进行迭代训练；对植入后门的卷积神经网络进行迭代训练；选取类别样本集；基于潜在表征相似性确定后门攻击的目标类别；获取卷积神经网络后门防御结果。本发明通过提取可疑样本集和良性样本集的潜在表征，利用它们之间的相似性来确定后门攻击的目标类别，提高了防御的有效性和通用性，保障了卷积神经网络的安全性；同时，通过设计特定的损失函数，从植入后门的卷积神经网络中训练出消除后门的卷积神经网络，降低了计算开销，提升了防御效率，尤其在大规模数据集上展现出更高的效率和适用性。

本发明授权一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络后门防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在表征相似性的卷积神经网络后门防御方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集： 将包含Y个类别且其中一个类别中部分图像带有后门触发器的N幅图像及其类别标签组成第一训练样本集Dtrain，将包含Y个类别且不带有后门触发器的A幅图像及其类别标签组成第二训练样本集Dclean，其中Y≥2，N≥500，A≥500； 2对卷积神经网络进行迭代训练： 通过第一训练样本集Dtrain对卷积神经网络M0进行迭代训练，得到植入后门的卷积神经网络M1； 3对植入后门的卷积神经网络进行迭代训练： 通过第二训练样本集Dclean对植入后门的卷积神经网络M1进行迭代训练，得到具有对第一训练样本集中带有后门触发器样本进行分类而无法对不带有后门触发器样本进行分类的卷积神经网络M2； 4选取类别样本集： 将第一训练样本集Dtrain的每个类别样本作为卷积神经网络M2的输入进行前向传播，并计算每个类别样本的损失值LCE，然后选取每个类别样本中损失值最小的T幅图像和损失值最大的T幅图像分别组成可疑样本集良性样本集 5基于潜在表征相似性确定后门攻击的目标类别： 将每个类别对应的可疑样本集和良性样本集作为植入后门的卷积神经网络M1的输入进行特征提取，并将M1中最后一个卷积层输出的每个样本的特征向量作为潜在表征，然后计算对应的所有潜在表征的均值的余弦相似度再对所有类别的余弦相似度进行异常检测，得到后门攻击的目标类别； 6获取卷积神经网络后门防御结果： 通过后门攻击的目标类别对应的可疑样本集对植入后门的卷积神经网络M1进行迭代训练，得到消除后门的卷积神经网络M3。

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