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本发明公开了一种基于遗传算法的深度学习模型安全漏洞测试和修复方法、装置和系统，通过根据输入图像在深度学习模型中标签的类别预测值差异和添加的噪声最小化构建评价函数，利用该评价函数优化生成能覆盖深度学习模型边界和识别差距大的恶性图像，当能够得到恶性图像说明原始深度学习模型不安全，反之则安全，以此来实现对深度学习模型的安全性测试，该安全测试方法简单且准确；利用获得的测试图像对原始深度学习模型进行强化训练，以修复深度学习模型，来提高深度学习模型的识别结果准确率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112926052 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110204104.4
(22)申请日 2021.02.23
(71)申请人 尚蝉
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