温馨提示：您尚未登录，请点 登陆 后下载，如果您还没有账户请点 注册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。

本发明提供了一种基于局部模型和集成学习的XGBoost模型后门检测方法及系统，属于机器学习安全领域。本发明通过在原始数据上训练多个局部XGBoost模型，针对不同的数据子集，以强化模型对于异常行为的识别能力。本发明利用局部模型的输出进行集成...
该专利属于复旦大学所有，仅供学习研究参考，未经过复旦大学授权不得商用。

详细技术文档下载地址

温馨提示：您尚未登录，请点 登陆 后下载，如果您还没有账户请点 注册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。