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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于空间变换的后门攻击方法、装置和介质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：CN115861695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211539281.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于空间变换的后门攻击方法、装置和介质是由夏树涛;徐彤;李一鸣设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间变换的后门攻击方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间变换的后门攻击方法、装置和介质，该方法包括：从原始数据集中随机选择部分图像样本进行设定参数的空间变换，且将该部分图像样本的标签更改为目标标签，并对该原始数据集中剩余良性图像样本在保持标签不变的情况下进行随机参数的空间变换，从而将所述原始数据集处理为中毒数据集；使用所述中毒数据集进行深度学习分类模型的标准训练，构建被植入隐藏后门的受害模型；其中，所述受害模型在进行分类预测时，其隐藏后门能被待分类数据集中经过所述设定参数的空间变换的样本激活，使得待分类数据集中经过所述设定参数的空间变换的样本被错误地预测为目标标签，而其余样本能被正确地预测为真实标签。

本发明授权一种基于空间变换的后门攻击方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于空间变换的后门攻击方法，其特征在于，包括： 从原始数据集中随机选择部分图像样本进行设定参数的空间变换，且将该部分图像样本的标签更改为目标标签，并对该原始数据集中剩余良性图像样本在保持标签不变的情况下进行随机参数的空间变换，从而将所述原始数据集处理为中毒数据集；所述设定参数的空间变换包括平移设定距离，所述随机参数的空间变换包括平移随机距离，平移随机距离是在未包含所述设定距离的距离范围内随机平移；随机参数的空间变换的平移距离选取值域为[-3,3]像素； 使用所述中毒数据集进行深度学习分类模型的标准训练，构建被植入隐藏后门的受害模型；其中，所述受害模型在进行分类预测时，其隐藏后门能被待分类数据集中经过所述设定参数的空间变换的样本激活，使得待分类数据集中经过所述设定参数的空间变换的样本被错误地预测为目标标签，而其余样本能被正确地预测为真实标签； 所述基于空间变换的后门攻击方法对物理世界拍摄的图像有效，经过所述设定参数的空间变换的物理世界图像能激活后门并被预测为目标标签，而未经过所述设定参数的空间变换的物理世界图像则被预测为其真实标签。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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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