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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121303229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511856900.0，技术领域涉及：G06F21/14；该发明授权一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法是由陈壮志;陈佳;沈天逸;侯嘉烨;徐东伟;宣琦;尹鹏设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法，属于人工智能安全与深度学习模型防护技术领域。该方法针对现有防御技术在中毒攻击下模型鲁棒性不足、难以在少量干净样本条件下有效抑制后门的问题，通过触发器反演生成伪中毒样本，基于干净样本与伪中毒样本对模型各批归一化层通道进行掩码操作并计算通道贡献度评分，依据评分对低贡献度通道执行批归一化掩码置零以实现结构化剪枝，随后对剪枝后模型进行微调以恢复性能，并通过迭代优化使模型性能趋于稳定。本发明能够在基本保持模型正常分类精度的同时显著降低后门攻击成功率，提升模型在电磁信号识别等实际应用中的安全性与可靠性。

本发明授权一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法，其特征在于，应用于无线电信号调制识别模型的抗后门攻击防御，包括以下步骤： 利用少量干净样本通过触发器反演技术生成伪中毒样本，其中所述干净样本包括干净的电磁信号调制样本，所述伪中毒样本包括伪中毒电磁信号样本； 所述生成伪中毒样本的过程包括： 定义触发器由掩码矩阵和触发模式组成，所述掩码矩阵取值在0到1之间，所述触发模式初始化为具有随机性的小幅噪声； 通过交替优化策略，固定掩码矩阵时使用梯度下降更新触发模式，并投影到幅值约束范围内，固定触发模式时使用梯度下降更新掩码矩阵，并应用软阈值操作以诱导稀疏性； 在优化结束后，对掩码矩阵进行二值化处理，得到二值掩码； 将二值掩码与触发模式相结合，形成最终触发器，并叠加到干净样本上生成伪中毒样本； 基于所述干净样本和伪中毒样本，对模型的批归一化层逐通道进行掩码操作，测量掩码置零前后在干净样本分类准确率与伪中毒样本攻击成功率上的变化，以计算每个通道的贡献度评分； 所述计算每个通道的贡献度评分的过程包括： 在未屏蔽任何通道时，记录模型在干净样本集上的基线分类准确率和在伪中毒样本集上的基线攻击成功率； 对于每个批归一化层的每个通道，临时将该通道的掩码置零，并在相同样本集上重新测量分类准确率和攻击成功率； 计算屏蔽该通道后分类准确率的下降量和攻击成功率的下降量； 将分类准确率的下降量乘以第一权重系数，将攻击成功率的下降量乘以第二权重系数，并将两者相减得到通道贡献度评分； 根据所述贡献度评分对低贡献度通道执行批归一化掩码置零操作，实现结构化剪枝； 对剪枝后的模型使用干净样本进行微调，以恢复干净样本上的识别性能； 迭代执行所述剪枝与微调过程，直至模型在电磁信号调制识别任务上的性能稳定。

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