[发明专利]一种基于可信第三方的神经网络模型与训练数据集的身份审计方法在审
| 申请号： | 202310205227.9 | 申请日： | 2023-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN116340896A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 朱浩瑾;董天;陈国兴 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F21/10 | 分类号： | G06F21/10;G06N3/04;G06N3/08;G06F18/214;G06F18/22 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 张宁展 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于可信第三方的神经网络模型与训练数据集的身份审计方法，通过可信第三方进行训练数据集与神经网络模型的版权管理，以及对受害者和敌手进行身份审计，包括以下步骤：S1、受害者调用 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 可信 第三 神经网络 模型 训练 数据 身份 审计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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