[发明专利]一种机器学习模型的安全应用方法及系统有效
| 申请号： | 201911116113.7 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110837527B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 杨忠勋 | 申请（专利权）人： | 深圳市超算科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市中科创为专利代理有限公司 44384 | 代理人： | 梁炎芳;谭雪婷 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道沙河西路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种机器学习模型的安全应用方法及系统，该方法包括前端服务模型处理、先验信息提取、验证策略分析、后端验证模块处理、融合决策等步骤。本发明后端验证和前端服务机器学习服务模型相对独立，通过这种模块功能分离可以增强防攻击能力，提升机器学习模型的应用安全性；后端验证支持固有属性和外信息的多维度后端验证，验证方式更全面、更严格，适用于各种类型的机器学习任务的验证策略定义，针对前端服务机器学习模型的处理结果，可定义主特征的影响系数，根据影响系数灵活制定验证策略，适用于各类机器学习模型的应用场景，具有良好的灵活性、通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 模型 安全 应用 方法 系统 | ||
【主权项】：
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