发明专利已授权

一种零知识、免真实数据的模型推理方法

📄 申请号：CN202311675484.5 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2023-12-08

公开号

CN117371541B

公开日

2024-03-29

申请人

齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N5_04

IPC 分类号

G06N5_04 , G06N5_046 , G06F18_214 , G06F18_2415 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

零知识证明零知识证明隐私计算模型推理

应用场景

隐私计算, 数据安全, 人工智能推理, 云计算, 金融数据保护

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摘要

本发明属于数据隐私保护和数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种零知识、免真实数据的模型推理攻击方法。所述方法包括：将目标模型的分布切分为多个部分，并构建集中分布集，集中分布集中包含多个子分布，子分布中包含随机抽样噪声；将子分布中随机抽样的噪声输入目标模型中，得到相应的预测标签，基于预测标签得到该子分布的噪声在目标分布中的累计函数，并基于累计函数估计相应的目标分布；从估计的目标分布中随机抽样噪声，并结合预测标签，构建训练样本集；利用训练样本集训练替代模型，以拟合目标模型分布，完成模型推理攻击。本发明解决了现有方法中攻击者需要知道目标模型和训练集信息才能进行攻击的局限性的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于监督训练的模型反演攻击方法

当前第 / 件

一种基于区块链的去中心化联邦学习数据共享方法

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