Indexed by：
Abstract：
本发明属于机器学习领域，公开了一种机器学习框架漏洞检测方法、系统、设备及可读存储介质，包括以下步骤：根据预设API的参数配置要求，随机生成预设API的若干单层模型；将每个单层模型分别在若干机器学习框架中实现，得到不同机器学习框架对同一单层模型的实现结果；根据不同机器学习框架对同一单层模型的实现结果的差异，确定各机器学习框架是否存在框架漏洞及框架漏洞类型。该检测方法无需提前生成可以暴露机器学习框架漏洞的模型，本质上是对每个API的不同参数配置以及不同输入进行贪婪搜索，这样的特性决定了该机器学习框架漏洞检测方法实现简单，复杂度低，且对机器学习框架API的覆盖率高，可以有效减少检测问题时的计算资源开销。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN202010996845.6
Filing Date： 2020-09-21
Publication Date： 2020-12-11
Pub. No.： CN112069507A
Applicants： 西安交通大学
Legal Status： 实质审查
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 8
Affiliated Colleges：
