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在深度学习系统中基于数字指纹的验证与追踪方法

摘要

本发明提供一种在深度学习系统中基于数字指纹的验证与追踪方法,设计了一种两层数字指纹结构,每个客户的数字指纹由社区关系代码与客户身份代码组成。社区关系代码将有助于服务器快速找到可疑的客户组。客户身份代码用于表示客户的唯一标识。为了提供所有权和叛徒追踪的证据,本发明将每个客户的数字指纹嵌入DNN的参数内。当服务提供商发现可疑的用户时,服务器将从盗版模型中提取并验证指纹,从而追踪非法分发其模型的叛徒。

著录项

  • 公开/公告号CN112507312A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202011443755.0

  • 发明设计人 李洪伟;翟一晓;徐国文;徐婕妤;

    申请日2020-12-08

  • 分类号G06F21/32(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人邹裕蓉

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 10:16:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-14

    授权

    发明专利权授予

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