[发明专利]防止隐私数据泄漏的编码模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 202110440032.3 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN113159288B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 石磊磊;熊涛 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供一种编码模型训练方法，该方法包括：首先，获取多个训练样本，其中每个训练样本包括表征对应目标对象身份信息的隐私数据和对象标识；然后，将多个训练样本分别输入编码模型中，得到多个特征向量；接着，将多个特征向量分别输入用于确定目标对象身份的分类模型、用于反推隐私数据的解码模型和用于区分不同目标对象的区分模型，以对应确定分类损失、解码损失和区分损失；再然后，以最大化分类损失和解码损失，以及最小化区分损失为目标，对编码模型调参。此外，还披露一种目标对象身份识别方法，利用训练好的编码模型对采集的隐私数据进行编码，并对得到的特征向量进行传输、存储和比对使用。如此，可以有效防止隐私数据的泄漏。 | ||
| 搜索关键词： | 防止 隐私 数据 泄漏 编码 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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