基于GPU HPCs的面向深度学习模型攻击的检测方法

本发明属于计算机技术领域，特别是涉及基于GPU硬件性能计数器时序数据的面向深度学习模型攻击的检测方法。该方法包括：1)在GPU平台上训练深度学习模型，每次对初始的深度学习模型输入正常数据集或投毒攻击数据集或后门攻击数据集，进行训练并收集对应GPU的数据集。具体是，使用Nsight工具采集训练全程的GPU硬件性能计数器数据作为初始数据。而后对初始数据进行处理，通过信息增益方法筛选特征，根据处理与筛选后的结果生成用于训练攻击检测模型的数据集。2)以朴素贝叶斯法作为机器学习分类器，利用步骤1)生成的数据集训练，获得面向深度学习模型攻击的检测模型。对深度学习模型训练中产生的GPU硬件性能计数器数据，输入攻击检测模型进行检测，获取检测结果。