一种基于后门攻击的数据集保护和验证方法

摘要

本发明属于互联网技术领域，具体涉及一种基于后门攻击的数据集保护和验证方法，包括下列步骤：根据实际需求设置水印γ的比例；根据γ划分原始数据集为良性样本数据集Dbenign和攻击样本数据集Dattack；划分后所得的攻击样本数据集Dattack添加水印，得到处理后的攻击样本数据集Dmodified；将处理后的攻击样本数据集Dmodified与良性样本数据集Dbenign混合，得到水印数据集Dwatermarked。本发明使用在部分样本上添加触发器的方式设置攻击样本，这使得在水印数据集上用标准的训练过程训练模型时，能在保持对良性样本的预测精度的同时指定隐藏的后门。本发明用于数据集的保护。