发明专利已授权

一种工业应用场景下的深度神经网络模型安全保护方法

📄 申请号：CN202011411194.6 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2020-12-04

公开号

CN112528299B

公开日

2022-03-04

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_60

IPC 分类号

G06F21_60 , G06F21_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

神经网络模型深度神经网络模型安全人工智能安全神经网络模型

应用场景

工业自动化, 智能制造, 工业互联网, 智慧工厂, 数据安全

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摘要

本发明公开了一种工业应用场景下的深度神经网络模型安全保护方法，包括以下步骤：S1、安全需求分析；S2、安全服务设计；S3、层感知安全服务分配：在DNN模型运行之前，在不违背实时约束的条件下，为DNN模型的每一层都分配合适的机密性保护服务和完整性保护服务；S4、运行时调度。本发明使用对称加密算法为DNN模型提供参数机密性保护，使用HMAC算法为DNN模型提供参数完整性保护，能够有效地防止DNN模型信息的泄露。集成了层感知安全服务分配算法和运行时调度策略，系统能够以极低的计算开销为DNN模型的每一层分配最合适的安全服务，运行时调度策略使得DNN模型的运行和安全服务能够并行执行，从而在最大程度上降低了整体的时间开销。

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

一种面向领域关系抽取的标注语料生成方法

当前第 / 件

基于关键层回滚机制的卷积神经网络模型容错方法

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