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公开(公告)号:CN119961976A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510063592.X
申请日:2025-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种数据样本隐私风险的分级方法及系统,分级方法包括:在目标模型用数据样本进行训练时,选择多个用于模拟攻击者行为的成员推理攻击模型攻击目标模型;计算在成员推理攻击模型攻击下,目标模型在训练过程中数据样本的梯度信息、邻域密度,以及成员推理攻击模型输出的输出概率;分别对计算得到的梯度信息、邻域密度、输出概率进行归一化处理;根据归一化处理后的梯度信息、邻域密度、输出概率,计算数据样本的隐私风险评分,根据数据样本的隐私风险评分划分数据样本的隐私风险等级。分级方法利用目标模型在训练过程中产生的梯度信息、邻域密度,以及成员推理攻击模型输出的输出概率,全面评估成员推理攻击场景下数据样本的隐私风险。
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公开(公告)号:CN119761383A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510273422.4
申请日:2025-03-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的复合语义相关性量化方法及系统,包括:S1、将第一复合语义和第二复合语义预处理后分别映射至语义网络中本体的第一节点集合和第二节点集合;S2、为第一复合语义和第二复合语义分别设定第一虚拟节点和第二虚拟节点;S3、量化第一虚拟节点向第一节点集合中的所有节点的第一相关性;S4、量化第一节点集合中的节点向第二节点集合中的节点之间的第二相关性;S5、量化第二节点集合中的节点向第二虚拟节点的第三相关性;S6、量化第一虚拟节点向第二虚拟节点的第四相关性即第一复合语义和第二复合语义的相关性。本发明解决了现实语义难以映射到语义节点的问题以及现实复合语义相关性与节点集合相关性的相互转换问题。
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