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本发明属于信息安全领域，具体涉及一种基于对比学习系统的多模态样本植入方法，包括：基于选取特定的目标样本与基类样本构造相应的多模态样本进行系统植入；将投毒样本与干净数据集融合进行目标模型训练；将目标样本输入目标模型得到预测值；其中，基于目标样本与基类样本生成相应透明度的底水印样本；采用基于Beta分布的生成器生成随机数(即透明度)；通过计算带有水印的样本与目标样本之间的欧式距离，确定在该透明度下采样的样本数量；添加水印之后的样本通过特定的优化算法后生成投毒样本。本发明探索了当前多模态对比学习模型中
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117216741A
(43)申请公布日2023.12.12
(21)申请号202310938870.2
(22)申请日2023.07.28
(71)申请人武汉盛信鸿通科技
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