集成电路应用杂志社

摘要：阐述一种基于输入分布的自适应防御机制。在Knock off Nets攻击和JBDA攻击下，通过使用MNIST数据集进行检验。结果表明，该方法在保持正常用户使用性能的同时，将两种攻击下的克隆模型准确率分别压低至12.4%和12.32%，展现了良好的安全性与实用性。

关键词： 智能控制系统;模型窃取防御;自适应扰动;深度学习安全;

DOI： 10.19339/j.issn.1674-2583.2025.11.012

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP309;TP18