[发明专利]机器学习框架漏洞检测方法、系统、设备及可读存储介质有效
| 申请号： | 202010996845.6 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112069507B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 沈超;张笑宇;蔺琛皓;管晓宏 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06N3/126;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 马贵香 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于机器学习领域，公开了一种机器学习框架漏洞检测方法、系统、设备及可读存储介质，包括以下步骤：根据预设API的参数配置要求，随机生成预设API的若干单层模型；将每个单层模型分别在若干机器学习框架中实现，得到不同机器学习框架对同一单层模型的实现结果；根据不同机器学习框架对同一单层模型的实现结果的差异，确定各机器学习框架是否存在框架漏洞及框架漏洞类型。该检测方法无需提前生成可以暴露机器学习框架漏洞的模型，本质上是对每个API的不同参数配置以及不同输入进行贪婪搜索，这样的特性决定了该机器学习框架漏洞检测方法实现简单，复杂度低，且对机器学习框架API的覆盖率高，可以有效减少检测问题时的计算资源开销。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 框架 漏洞 检测 方法 系统 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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