摘要
本发明的实施例提供了一种多模态投毒攻击防御方法和系统,其中,多模态投毒攻击防御方法包括:获取预处理数据集;确定对应于预处理数据集的融合特征;对融合特征进行特征重构,确定重构特征;对重构特征进行质量评估,确定融合特征置信度;获取历史攻击样本;将历史攻击样本和预处理数据集输入至生成对抗网络中,确定攻击模式匹配置信度;根据融合特征置信度和攻击模式匹配置信度确定安全置信度参数;根据安全置信度参数触发防御动作。通过本发明的方案,根据融合特征置信度和攻击模式匹配置信度确定安全置信度的方式,实现了全面性防御和动态适应性的平衡,提高银行业务系统的安全性。
技术关键词
攻击防御方法
融合特征
模式匹配
生成对抗网络
矩阵
模态特征
双分支网络
注意力参数
样本
数据
攻击防御系统
隐马尔可夫模型
多头注意力机制
异常状态
重构误差
多模态
跨模态
系统为您推荐了相关专利信息
自然语言
调优方法
原始诊断数据
个性化推荐算法
注意力机制
反射率数据
近红外光谱设备
波长
节点
分析处理单元
蛋白质功能预测方法
术语
数据
神经网络模型
序列
布局规划方法
变压器耐压
平台
NSGA算法
仿真分析