[发明专利]加密方法及其装置、解密方法及其装置、电子设备和介质

说明书

本公开提供了一种加密方法及其装置、解密方法及其装置、电子设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于基础架构场景下。具体实现方案为：确定训练代码中包含神经网络模型的模型参数的预设文件，并对预设文件进行加密，以得到更新后的训练代码，以及对更新后的训练代码进行编译，以得到字节码文件。由此，可以实现对训练代码中重要性较高的预设文件进行加密，可以提升训练代码的安全性，并且，通过编译，字节码文件对用户而言是不可见的，可以进一步提升训练代码的安全性。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于基础架构场景下，尤其涉及加密方法及其装置、解密方法及其装置、电子设备和介质。

背景技术

随着人工智能行业的飞速发展，人工智能应用不断出现，其中，人工智能的核心是神经网络模型，神经网络模型包括模型结构和模型参数。为了提升训练后的神经网络模型的预测精度，研发人员需要投入较大的精力对模型进行训练，然而，如果对神经网络模型的保护力度不够，则可能导致模型的训练代码被非法用户移植到其他机器上使用。因此，如何对神经网络模型的训练代码进行保护至关重要。

发明内容

本公开提供了一种用于加密方法及其装置、解密方法及其装置、电子设备和介质。

根据本公开的一方面，提供了一种加密方法，包括：

获取训练代码，其中，所述训练代码用于对神经网络模型进行训练；

确定所述训练代码中包含所述神经网络模型的模型参数的预设文件；

对所述预设文件进行加密，以得到更新后的训练代码；

对所述更新后的训练代码进行编译，以得到字节码文件。

本公开的另一方面，提供了一种解密方法，包括：

获取字节码文件，其中，所述字节码文件是采用如本公开上述一方面实施例提出的加密方法得到的；

响应于启动指令，对所述字节码文件进行解码，得到解码后的训练代码；

对所述解码后的训练代码中预设文件进行解密，以得到目标训练代码；

采用所述目标训练代码对神经网络模型进行训练。

根据本公开的又一方面，提供了一种加密装置，包括：

第一获取模块，用于获取训练代码，其中，所述训练代码用于对神经网络模型进行训练；

确定模块，用于确定所述训练代码中包含所述神经网络模型的模型参数的预设文件；

加密模块，用于对所述预设文件进行加密，以得到更新后的训练代码；

编译模块，用于对所述更新后的训练代码进行编译，以得到字节码文件。

根据本公开的再一方面，提供了一种解密装置，包括：

第二获取模块，用于获取字节码文件，其中，所述字节码文件是采用如本公开上述实施例提出的加密装置得到的；

解码模块，用于响应于启动指令，对所述字节码文件进行解码，得到解码后的训练代码；

解密模块，用于对所述解码后的训练代码中预设文件进行解密，以得到目标训练代码；

训练模块，用于采用所述目标训练代码对神经网络模型进行训练。

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，