一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法

摘要

一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法，首先用一个未知的数据集自然的训练一个声纹识别模型；再利用这个预训练的模型将所有训练数据分为不同的类别并按照类别的划分提取样本在模型特征层的输出；基于中毒样本与正常样本在模型分类时的行为差异，利用聚类算法对这些特征进行聚类；然后利用聚类指标CH分数识别出中毒类别；再使用降维算法把样本的特征降至一维，根据降维后数据的值识别中毒簇并删除；最后用余下的干净样本重新训练一个干净的模型。本发明的防御方法能准确的识别中毒类别并精准删除中毒样本，极大的降低了后门攻击的成功率。