发明专利已授权

面向成员推理攻击的基于异常点检测的深度模型隐私保护方法

📄 申请号：CN202110653336.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-11

公开号

CN113283536A

公开日

2021-08-20

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

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06F21_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能安全人工智能安全隐私保护异常检测

应用场景

人工智能安全, 数据隐私保护, 模型安全防护, 隐私计算, 机器学习安全

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摘要

本发明公开了一种面向成员推理攻击的基于异常点检测的深度模型隐私保护方法，通过正则化方法缓解目标模型的过拟合程度，然后在该模型上找出容易受到成员推理攻击的异常样本，进而从目标模型的训练集中删除这些样本，最后重新训练目标模型，达到防御效果。为了确定容易受到成员推理攻击的样本，首先建立参考模型训练集，建立参考模型，用参考模型训练集训练参考模型，将待测样本输入参考模型，获取待测样本的特征向量，通过比较不同待测样本的特征向量的距离，计算待测样本的局部离群因子，局部离群因子大于1的样本为异常样本。利用本发明，可以消除传统防御方法存在的梯度不稳定、训练不收敛、收敛速度慢等问题，达到较好的防御性能。

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

一种基于三维全卷积神经网络的OCT内外指纹提取方法

当前第 / 件

腈水解酶突变体、工程菌及其在合成(R)-3-氰基己酸中的应用

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

G06K9_00 G06K9_20 G06K9_22 G06K9_24 G06K9_32 G06K9_34 G06K9_36 G06K9_38 G06K9_40 G06K9_42 G06K9_44 G06K9_46 G06K9_62 G06K9_66 G06K9_68 G06K9_72 覆盖16个领域

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