发明专利已授权

一种基于模型指纹的联邦学习产权标签标定方法

📄 申请号：CN202211357805.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-11-01

公开号

CN115759247B

公开日

2026-01-23

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

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06N3_094 , G06Q50_18 , G06F16_9535 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习模型水印人工智能安全

应用场景

人工智能模型产权保护, 联邦学习, 数据隐私保护, 多方安全计算, 机器学习安全

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摘要

一种基于模型指纹的联邦学习产权标签标定方法，包括：联邦学习正常的执行主任务训练，服务器端通过提取全局模型固有特征，将非训练数据的关键样本生成一组专门制作的对抗示例，做为模型指纹，输入到全局模型得到特有的输出分布特征，基于该分布特征，训练部署在服务器的验证模型。且上一轮生成的对抗示例会动态的添加下一轮的模型特征，强化模型指纹的效果。最终利用对抗示例的可转移性达到产权的声明和验证。本发明在不影响联邦主任务训练的同时实现模型产权的保护；不会对全局模型预测精度产生副作用；基于模型指纹的技术有效的弥补了水印嵌入技术的缺陷。

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

一种基于有限新息率的时频谱感知方法

当前第 / 件

低铂自支撑电极及其电化学制备方法与应用

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_098)

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