[发明专利]验证深度神经网络模型归属的方法、装置和系统有效
| 申请号： | 201910687802.7 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110378140B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 李雅琴 | 申请（专利权）人： | 武汉轻工大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 430023 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种验证深度神经网络模型归属的方法，包括：将待测数据输入目标深度神经网络模型，获得预设目标向量；利用预设加解密算法对所述预设目标向量进行加密，生成模型序列号；输出所述模型序列号；在接收到用户发出的验证指令时，利用预设加解密算法对所述模型序列号进行解密，以获得验证结果。本发明还公开了一种验证深度神经网络模型归属的装置和系统。本发明实现了验证深度神经网络模型归属方法的高保密性。 | ||
| 搜索关键词： | 验证 深度 神经网络 模型 归属 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种验证深度神经网络模型归属的方法，其特征在于，所述验证深度神经网络模型归属的方法包括以下步骤：将待测数据输入目标深度神经网络模型，获得预设目标向量；利用预设加解密算法对所述预设目标向量进行加密，生成模型序列号；输出所述模型序列号；在接收到用户发出的验证指令时，利用预设加解密算法对所述模型序列号进行解密，以获得验证结果。
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