[发明专利]一种防止GAN模型攻击并保护CDL训练信息的隐私防护方法有效
| 申请号： | 201910805998.5 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN112448916B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 闫晓丹;徐旸;崔宝江;张程;曾泉润;张继威;张书涵;毕春芳 | 申请（专利权）人： | 闫晓丹 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/0464;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 黄锦阳 |
| 地址： | 100082 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种防止GAN模型攻击并保护CDL训练信息的隐私防护方法，包括如下步骤：步骤一，建立GAN模型；步骤二，添加检测模块并修改网络协议；步骤三，检测模块检测入侵；步骤四，使用基于卷积神经网络的架构；步骤一中，在协作深度学习高级网络架构的基础上生成GAN模型，并通过CAN模型来构建算法；步骤二中，向参数服务器添加了一个检测模块；然后根据修改后的协议和定义的数据埋点，在局部模型上添加一个埋点层，在埋点层之下设置输出层，本发明该主要关注与如何在协作深度学习中识别针对GAN模型攻击的准确且适应性强的信息保护方法；与其他方法相比，本发明所提出的机制可以更加准确并更加能够广泛适应的保护信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 防止 gan 模型 攻击 保护 cdl 训练 信息 隐私 防护 方法 | ||
【主权项】：
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