用于SAR图像DNN分类模型后门防御的数据增强系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种用于SAR图像DNN分类模型后门防御的数据增强系统及方法，本发明利用多种后门攻击技术产生SAR图像后门数据集，将数据增强组合策略进行变长编码，采用离线自动优化技术，获取兼顾高防御性能和低模型性能损失的最优数据增强组合后门防御策略，将其输入到在线后门防御性能评估模块，并评估经最优数据增强组合策略后的后门防御模型的测试精度和攻击成功率。本发明首次实现了基于数据增强自动组合优化的SAR图像DNN分类模型鲁棒后门防御，在仅损失较低模型性能的同时，通过扰乱后门模型中的触发器样式和消除后门模型对触发器的特征记忆，有效地抵御了多种后门攻击，从而提升了模型的安全性。

《用于SAR图像DNN分类模型后门防御的数据增强系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023108237508，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为曾国强;魏海南;陆康迪;李理敏;耿光刚;翁健;张宇，申请日期为2023-07-06，公开（公告）日期为2025-12-30，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/774 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种用于SAR图像DNN分类模型后门防御的数据增强系统及方法，本发明利用多种后门攻击技术产生SAR图像后门数据集，将数据增强组合策略进行变长编码，采用离线自动优化技术，获取兼顾高防御性能和低模型性能损失的最优数据增强组合后门防御策略，将其输入到在线后门防御性能评估模块，并评估经最优数据增强组合策略后的后门防御模型的测试精度和攻击成功率。本发明首次实现了基于数据增强自动组合优化的SAR图像DNN分类模型鲁棒后门防御，在仅损失较低模型性能的同时，通过扰乱后门模型中的触发器样式和消除后门模型对触发器的特征记忆，有效地抵御了多种后门攻击，从而提升了模型的安全性。

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