发明专利已授权

基于差分隐私指数机制的模型窃取防御方法和装置

📄 申请号：CN202011184690.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-10-30

公开号

CN112241554B

公开日

2024-04-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06F18_2431 , G06N3_045 , G06N3_084 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

差分隐私差分隐私人工智能安全隐私保护

应用场景

模型安全防护, 隐私保护, AI安全, 数据安全

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于差分隐私指数机制的模型窃取防御方法和装置，包括：将用户的预测样本输入至通过API调用的目标模型，并对目标模型针对预测样本的原始置信度分布向量添加差分隐私指数机制后作为隐藏置信度分布向量反馈给用户；根据隐藏置信度分布向量得到的预测类标与根据原始置信度分布向量得到的预测类标相同；用户利用隐藏置信度分布向量和预测样本对与目标模型的网络结构相同的窃取网络进行训练以确定第一网络参数，该第一网络参数与目标模型的目标网络参数不同，即由第一网络参数与窃取网络组成的防御模型与由网络结构和目标网络参数组成的目标模型不同，实现了对目标模型窃取的防御。能够提高目标模型的信息安全性。

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

基于主任务神经元的深度学习模型祛毒加固方法

当前第 / 件

一种基于文件知识图谱的开源软件社区专家推荐方法

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