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公开(公告)号：CN117909940B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410309654.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于泰勒展开的分层加密DNN主动保护方法及系统，属于计算机视觉应用领域；方法包括：从训练集中抽取加密集图像，随机选择模型中的卷积层，将加密集图模型使用泰勒展开的方法近似估计修改参数得到的损失变化作为卷积层的输出值，得到参数的重要度分数和排序后重要参数集合；使用pytorch内置函数对加密层的参数数值分布进行统计，得到需要加密的层的参数值与位置分布，并对参数值排序得到最大、最小参数值；计算得到需要加密的参数集合；对需要加密的参数集合根据重要度分数划分4个参数集合，并使用AES算法分别对4个参数集合中的子集加密，对应得到4个加密集合；对4个加密集合进行组合分配，得到不同用户权限。
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公开(公告)号：CN117909940A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410309654.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于泰勒展开的分层加密DNN主动保护方法及系统，属于计算机视觉应用领域；方法包括：从训练集中抽取加密集图像，随机选择模型中的卷积层，将加密集图模型使用泰勒展开的方法近似估计修改参数得到的损失变化作为卷积层的输出值，得到参数的重要度分数和排序后重要参数集合；使用pytorch内置函数对加密层的参数数值分布进行统计，得到需要加密的层的参数值与位置分布，并对参数值排序得到最大、最小参数值；计算得到需要加密的参数集合；对需要加密的参数集合根据重要度分数划分4个参数集合，并使用AES算法分别对4个参数集合中的子集加密，对应得到4个加密集合；对4个加密集合进行组合分配，得到不同用户权限。
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