一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法，包括：(1)将数据集中的每张样本平均分成两部分，组成样本集DA和DB，且仅样本集DB包含样本标签；(2)依据DA对边缘终端PB的边缘模型MA进行训练，依据DB对边缘终端PB的边缘模型MB进行训练，PA将训练过程产生的特征数据发送给PB，PB利用接收的特征数据和激活神经元通路数据计算损失函数，PA和PB并将各自的损失函数掩码加密后上传至服务端；(3)服务端对上传的损失函数掩码解密并聚合后求解聚合的损失函数获得MA和MB的梯度信息，并返回梯度信息至PA和PB以更新边缘模型网络参数。来提高在垂直联邦场景下边缘模型的信息安全性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112560059A
申请号 ：
CN202011499140.X
公开（公告）日 ：
2021-03-26
申请日 ：
2020-12-17
授权号 ：
CN112560059B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
陈晋音吴长安张龙源金海波
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 ：
曹兆霞
优先权 ：
CN202011499140.X
主分类号 ：
G06F21/60
IPC分类号 ：
G06F21/60 G06F21/62 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2021-04-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/60
申请日 : 20201217
申请日 : 20201217
2021-03-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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