[發(fā)明專利]一種計算機安全防護方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011562216.9
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112560039B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉桂峰
• 申請（專利權(quán)）人: 河南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06F21/56
• 分類號: G06F21/56;G06N20/00;G06V10/74;G06V10/774
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41173
• 代理人: 李瓊

本發(fā)明提供了一種計算機安全防護方法，該方法首先判斷訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具備對抗數(shù)據(jù)中毒的防御功能，再根據(jù)判斷結(jié)果選擇不同的計算機安全防護策略；判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具備防御功能的步驟為：在訓(xùn)練集中隨機選取多個訓(xùn)練樣本，在訓(xùn)練樣本中提取多個子區(qū)域，判斷子區(qū)域中是否存在異常像素點，根據(jù)異常像素點判斷子區(qū)域是否為異常子區(qū)域，獲取異常子區(qū)域的梯度矩陣，基于梯度矩陣和從驗證集中隨機選取的驗證樣本生成異常驗證圖像，利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對驗證樣本、異常驗證圖像進行處理，得到第一數(shù)據(jù)、第二數(shù)據(jù)，計算第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)的相似度，基于相似度判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具備防御功能。本發(fā)明所述安全防護方法，靈活性更好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機安全、人工智能領(lǐng)域，具體為一種計算機安全防護方法。

背景技術(shù)

目前計算機安全防護策略有很多可供選擇，包括數(shù)據(jù)備份與存儲，安裝防護軟件等。但現(xiàn)有的計算機安全防護方法多是利用一種防護策略應(yīng)對不同的計算機安全問題，靈活性不夠好，有時會造成計算機安全防護資源的浪費。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提出一種計算機安全防護方法，計算機上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該方法包括：

步驟S1，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗證集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟S2，在訓(xùn)練集中隨機選取多個訓(xùn)練樣本，在每個訓(xùn)練樣本中提取多個子區(qū)域，對于每個訓(xùn)練樣本中的每個子區(qū)域都執(zhí)行步驟S3；

步驟S3，計算子區(qū)域中各個像素點的梯度并判斷子區(qū)域中是否存在異常像素點，若不存在，則對下一子區(qū)域進行分析；若僅存在一個異常像素點，則該子區(qū)域為異常子區(qū)域；若存在至少兩個異常像素點，則根據(jù)任意兩個異常像素點之間的距離對異常像素點進行有效異常像素點提取；若僅存在一個有效異常像素點，則該子區(qū)域為異常子區(qū)域，若存在至少兩個有效異常像素點，則計算有效異常像素點間的離散度，離散度大于離散度閾值時，該子區(qū)域為異常子區(qū)域；

步驟S4，若隨機選取的多個訓(xùn)練樣本均未檢測到異常子區(qū)域，則終止執(zhí)行，并選擇計算機安全防護策略，否則，根據(jù)每個異常子區(qū)域中像素點的梯度獲取每個異常子區(qū)域的梯度矩陣，并在所述驗證集中隨機選取多個驗證樣本，基于梯度矩陣和驗證樣本生成異常驗證圖像；

步驟S5，所述驗證樣本經(jīng)過所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出第一數(shù)據(jù)，與驗證樣本對應(yīng)的異常驗證圖像經(jīng)過所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出第二數(shù)據(jù)，計算第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)的相似度，基于相似度判斷所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具備對抗數(shù)據(jù)中毒的防御功能；根據(jù)是否具備防御功能的判斷結(jié)果選擇計算機安全防護策略。

所述在每個訓(xùn)練樣本中提取多個子區(qū)域具體為：對于每個訓(xùn)練樣本，利用滑窗在訓(xùn)練樣本中滑動進行子區(qū)域的提取。

所述滑窗大小為3*3。

所述數(shù)據(jù)集中樣本尺寸為I*J，滑窗步長為k，則滑窗可移動的行區(qū)間為[1+k，I-k]，列區(qū)間為[1+k，J-k]。

所述判斷子區(qū)域中是否存在異常像素點的判斷方法為：計算子區(qū)域中每個像素點的梯度異常值ε₁，g為像素點的梯度，為子區(qū)域的平均梯度，ε₁大于等于異常值閾值的像素點為異常像素點。

所述根據(jù)任意兩個異常像素點之間的距離對異常像素點進行有效異常像素點提取的具體提取過程為：任選一個異常像素點，根據(jù)距離計算公式ε₂＝|x-x_m|+|y-y_m|-2分別計算該異常像素點與其他各個異常像素點之間的距離，若該異常像素點與其他各個異常像素點之間的距離均大于等于0，則該異常像素點為有效異常像素點；(x，y)表示該任選的一個異常像素點的坐標(biāo)，(x_m，y_m)表示其他異常像素點中任一異常像素點的坐標(biāo)。