[发明专利]创建用于识别特定机器学习模型的签名有效
| 申请号： | 201910011002.3 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN110033013B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | J·纳瓦拉提尔;J·W·穆尔多克 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N20/00;G06F18/214 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 刘玉洁 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请涉及创建用于识别特定机器学习模型的签名。计算机访问机器学习模型和多个样本，每个样本利用用于训练机器学习模型以识别类别中的每个类别的训练数据内的多个类别中的单独原始类别进行分类。计算机生成多个合成样本，每个合成样本包括样本，该样本被扭曲以诱导机器学习模型将该样本错误分类到与原始类别不同的类别。计算机创建合成样本签名，用于在运行时从合成样本和返回的类别标签的矩阵验证机器学习模型的身份，每个返回的类别标签标识根据响应于在机器学习模型上运行合成样本的每个合成样本的实际分类确定的类别中的一个类别。 | ||
| 搜索关键词： | 创建 用于 识别 特定 机器 学习 模型 签名 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：通过计算机系统访问机器学习模型和多个样本，所述多个样本中的每个样本利用训练数据内的多个类别中的单独原始类别进行分类，所述训练数据用于训练机器学习模型以识别所述多个类别中的每个类别；通过所述计算机系统生成多个合成样本，每个合成样本包括所述多个样本中的单独样本，该单独样本被扭曲以诱导机器学习模型将所述单独样本错误分类到与所述多个类别中的所述单独原始类别不同的类别；以及通过所述计算机系统从所述多个合成样本和多个返回的类别标签的矩阵创建合成样本签名，用于在运行时验证机器学习模型的身份，每个返回的类别标签标识如根据在机器学习模型上运行所述多个合成样本而从所述多个合成样本中的每个合成样本的实际分类确定的所述多个类别中的单独类别。
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