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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提出了一种基于域迁移技术的拆分学习数据重构攻击方法及装置，其中的方法利用辅助数据集训练代理客户端模型来替代受害者模型。通过引入域判别器和多核最大均值差异损失函数来帮助代理客户端模型学习原模型的特征提取行为信息。随后攻击者可以通过代理模型训练反卷积网络作为攻击模型，通过攻击模型服务器可以将客户端上传的中间特征信息还原得到原始输入。与以往的攻击方法相比，本发明可以在不扰动原始系统功能的情况下更有效的重构出客户端的隐私训练数据。
主权项：1.一种基于域迁移技术的拆分学习数据重构攻击方法，其特征在于，包括：利用辅助数据集训练代理客户端模型，其中，辅助数据集与目标客户端模型的隐私数据集的数据为相同领域的数据，训练过程中引入域判别器和多核最大均值差异损失函数来帮助代理客户端模型学习目标客户端模型的特征提取行为；基于代理客户端模型和辅助数据集训练反卷积网络作为攻击模型，其中，反卷积网络的损失函数通过降低辅助数据集和攻击网络生成的数据之间的距离，使得攻击模型具备从特征空间投影到原始输入空间的能力；通过攻击模型将目标客户端上传的中间特征还原得到原始输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于域迁移技术的拆分学习数据重构攻击方法及装置
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