基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202211184011.0
IPC分类号：G06F21/57;G06F17/18;G06F16/23;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-09-27
申请人：
浙江理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法及系统
申请号	CN202211184011.0	申请日期	2022-09-27
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-12-06	公开/公告号	CN115438350A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/57 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/50 监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如处理器、固件或操作系统〔2013.01〕 G06F21/57 确保或维持可信任的计算机平台，例如安全引导或断电、版本控制、系统软件检查、安全更新或评估漏洞〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;5;7;;;G;0;6;F;1;7;/;1;8;;;G;0;6;F;1;6;/;2;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	浙江理工大学	申请人地址	浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江理工大学	当前权利人	浙江理工大学
发明人	侯健;谢雨洁;梁欣桐;武梅
代理机构	浙江永鼎律师事务所	代理人	周希良

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的多智能体系统一致性攻击方法及系统，方法包括步骤S1.构建多智能体容错一致性系统模型；S2.对构建的系统模型通过CNN网络获取适宜攻击的两个节点；S3.攻击选取的两个节点并采用一致性攻击算法进行更新；S4.对处理后的所有智能体进行交互迭代处理，使整个系统被拆分并且无法达到一致。本发明使用一致性攻击算法对一致性算法中每个智能体的状态值进行影响，通过对邻居智能体每个时刻状态值的计算，让错误智能体更新自己的状态值，并往不同方向进行更新，从而影响正确节点的状态值，最终使整个系统被拆分并且无法达到一致。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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