面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统

本发明提供了面向3D点云模型的干净标签后门攻击方法及系统，包括步骤：S101：获取干净数据集并随机初始化模型参数；S102：随机选取源类数据集和目标类数据集，进行优化；S103：初始化扰动；S104：将得到的扰动添加到目标类数据集中，再使用基于决策边界距离的数据选择策略，对该目标类数据集进行筛选得到最终的中毒数据集；S105：将中毒数据集与干净数据集混合形成新的数据集；本技术方案显著提升后门攻击的实用性与隐蔽性，增加模型漏洞被发现的概率，为评估和提升点云模型在真实环境中的鲁棒性与安全性提供了重要参考。