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Anomaly Detection Based on Critical Paths for Deep Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种基于关键路径的深度神经网络异常检测方法。该方法通过提取关键路径并运用遗传算法，有效识别与正常输入显著不同的异常输入激活模式。实验结果表明，该方法在异常检测中表现优异，适用性广泛。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于关键路径的深度神经网络异常检测方法。
- 该方法通过提取关键路径，运用遗传算法识别异常输入的激活模式。
- 实验结果显示，该方法在异常检测中表现优异，适用性广泛。
- 研究解决了深度神经网络可解释性和防御性不足的问题。
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