基于RASP的机器学习模型安全检测方法
授权
摘要
一种基于RASP的机器学习模型安全检测方法。其包括构建规则库；将规则表达式与待检测的机器学习模型文件进行匹配；构建监测环境；运行待检测的机器学习模型文件并检测；得到特征数据；建立恶意代码检测模型并输出预测结果；更新恶意代码样本和更新规则库等步骤。本发明效果：能够提供安全可信的机器学习模型运行环境，解决在运行机器学习模型文件时的数据安全问题，并能够在攻击发生前拦截，本方法适用性更广，实用性更强，效率更高，资源消耗小。
基本信息
专利标题 ：
基于RASP的机器学习模型安全检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113468524A
申请号 ：
CN202110557257.7
公开（公告）日 ：
2021-10-01
申请日 ：
2021-05-21
授权号 ：
CN113468524B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
王劲松张锐钊张洪豪卜超
申请人 ：
天津理工大学
申请人地址 ：
天津市南开区红旗南路延长线天津理工大学主校区
代理机构 ：
天津才智专利商标代理有限公司
代理人 ：
庞学欣
优先权 ：
CN202110557257.7
主分类号 ：
G06F21/56
IPC分类号 ：
G06F21/56 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/55
检测本地入侵或实施对策
G06F21/56
计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2021-10-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/56
申请日 : 20210521
申请日 : 20210521
2021-10-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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