发明专利已授权

面向深度强化学习的模型隐私保护方法和系统

📄 申请号：CN202110635546.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-08

申请人

浙江工业大学之江学院

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 , G06N3_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能人工智能信息安全隐私保护

应用场景

数据隐私保护, 人工智能安全, 模型服务, 智能系统

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摘要

面向深度强化学习的模型隐私保护方法，包括：对目标智能体进行预训练得到目标策略πt；根据深度强度学习预训练模型的策略πt生成T个时刻小车驾驶序列状态动作对作为专家数据用于模仿学习以生成模仿策略πIL；基于模型学习生成模仿策略πIL；对目标智能体的模型进行隐私保护；对目标智能体进行对抗训练。本发明还包括面向深度强化学习的模型隐私保护的系统。本发明能够防止窃取者通过窃取模型进行攻击，在保证目标策略性能好的基础上还保证模仿策略的性能要低以达到模型隐私保护的目的。

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

一种基于策略梯度的超启发算法的车辆路径优化方法

当前第 / 件

一种基于多智能体技术的多能源微网去中心化优化调度方法

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