龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日：2022-03-25
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN114782738B
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.08.09#实质审查的生效;2022.07.22#公开
摘要：本申请公开了一种联邦学习安全检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取训练后模型；其中，训练后模型采用联邦学习方式训练得到；获取初始输入图像和目标类别信息；利用训练后模型、目标类别信息和初始输入图像，生成初始输入图像对应的图像优化数据；基于图像优化数据下降的原则，根据图像优化数据调节初始输入图像；若检测到满足训练完成条件，则将调节后的初始输入图像确定为调节后图像；确定调节后图像和训练图像的差异程度，并根据差异程度确定安全检测结果；该方法能够对采用的联邦学习方式的安全性进行较准确地检测，避免隐私数据的泄露。
主权项：1.一种联邦学习安全检测方法，其特征在于，包括：获取训练后模型；其中，所述训练后模型采用联邦学习方式训练得到；获取初始输入图像和目标类别信息；利用所述训练后模型、所述目标类别信息和所述初始输入图像，生成分类约束数据；获取训练客户端对应的批量归一化层统计信息；利用所述批量归一化层统计信息、所述训练后模型、所述初始输入图像，进行正则项生成，得到批量归一化正则数据；利用所述分类约束数据和所述批量归一化正则数据生成图像优化数据；基于所述图像优化数据下降的原则，根据所述图像优化数据调节所述初始输入图像；若检测到满足训练完成条件，则将调节后的初始输入图像确定为调节后图像；确定所述调节后图像和训练图像的差异程度，并根据所述差异程度确定安全检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州浪潮智能科技有限公司 联邦学习安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号