摘要
本发明公开了一种针对编译器中间表征流感知预训练模型的对抗漏洞测试方法、设备、介质,包括:构建一词汇表;获取原始编译器中间表征,将原始编译器中间表征根据词汇表映射为原始样本;将初始化噪声定义为与原始样本值域、形状相同的随机噪声;基于遗传算法优化随机噪声,得到对抗样本;根据词汇表将对抗样本映射为对抗编译器中间表征;将原始编译器中间表征输入至编译器中间表征流感知预训练模型,得到第一标签;将对抗编译器中间表征输入至编译器中间表征流感知预训练模型,得到第二标签;当第一标签与第二标签不同时,判定编译器中间表征流感知预训练模型存在漏洞。
技术关键词
漏洞测试方法
预训练模型
随机噪声
噪声样本
遗传算法优化
标签
处理器
计算机程序产品
存储器
可读存储介质
关键词
表达式
定义
电子设备
轮盘
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分布式域名解析方法
节点
区块链技术
行走算法
隐私保护技术
多模态医学图像
预训练方法
深度学习网络
图像重建
深度学习神经网络
图像预处理方法
直方图均衡化
像素
卷烟设备
亮度
智慧系统
问答模型
任务调度框架
答案
大语言模型