[发明专利]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在审
| 申请号： | 202110653336.8 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113283536A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;上官文昌;吴长安;郑雅羽 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 成员 推理 攻击 基于 异常 检测 深度 模型 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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