[发明专利]面向成员推理攻击的基于参数共享的深度模型隐私保护方法和装置在审
| 申请号： | 202110654137.9 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113283537A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;上官文昌;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;G06N3/08;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： | 曹兆霞 |
| 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参数共享的深度模型隐私保护方法和装置，包括：构建目标模型，并利用图像样本优化目标模型的网络参数；优化结束后，针对目标模型的每层网络参数进行聚类处理，并将属于同一类的网络参数用所属的类簇的网络参数平均值替换后，再优化网络参数；构建与目标模型结构相同的阴影模型，并利用训练图像样本优化阴影模型的网络参数；依据阴影模型构建新图像样本；构建攻击模型，利用新图像样本优化攻击模型的模型参数；利用参数共享的增强目标模型获得输入测试图像的预测置信度，并将预测置信度输入至参数优化的攻击模型，经计算获得攻击模型的预测结果，依据预测结果判断测试图像是否为目标模型的成员样本。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 成员 推理 攻击 基于 参数 共享 深度 模型 隐私 保护 方法 装置 | ||
【主权项】：
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