公开(公告)号：CN110730156A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201910639469.2

申请日：2019-07-16

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 林健 ,  M.埃尔斯纳 ,  R.威廉姆斯 ,  M.J.博尔丁 ,  潘越 ,  P.S.泰勒 ,  李承达 ,  J.林顿

IPC: H04L29/06 ,  G06N20/00

Abstract: 一种基于分层机器学习的基础结构，其包括第一机器学习(ML)层，该第一机器学习层被配置为在企业网络环境内执行，并且在本地学习对于一组用例的统计，并且警告与所学习的分布的偏差。用例典型地彼此独立。第二机器学习层在企业网络环境外部执行，并且例如通过确定在第一层本地运行的多个独立用例之间的相关性来提供进一步的学习支持。优选地，为了可扩展性和性能，第二层在云计算环境中执行。

公开(公告)号：CN114586030A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202080074235.9

申请日：2020-10-22

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： J.林顿 ,  J.本肯 ,  J.梅尔基翁 ,  M.阿米萨诺 ,  D.赖特

IPC: G06F21/57

Abstract: 公开了用于私密转移学习的方法的实施例。该方法包括生成包括训练应用编程接口API和推断API的机器学习模型。该方法还包括使用预定加密机制来加密机器学习模型。该方法还包括将经加密的机器学习模型复制到可信执行环境。该方法还包括使用推断API在可信执行环境中执行机器学习模型。

公开(公告)号：CN114586030B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202080074235.9

申请日：2020-10-22

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： J.林顿 ,  J.本肯 ,  J.梅尔基翁 ,  M.阿米萨诺 ,  D.赖特

IPC: G06F21/57

Abstract: 公开了用于私密转移学习的方法的实施例。该方法包括生成包括训练应用编程接口API和推断API的机器学习模型。该方法还包括使用预定加密机制来加密机器学习模型。该方法还包括将经加密的机器学习模型复制到可信执行环境。该方法还包括使用推断API在可信执行环境中执行机器学习模型。

公开(公告)号：CN110730156B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN201910639469.2

申请日：2019-07-16

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 林健 ,  M.埃尔斯纳 ,  R.威廉姆斯 ,  M.J.博尔丁 ,  潘越 ,  P.S.泰勒 ,  李承达 ,  J.林顿

IPC: H04L9/40 ,  G06N20/00

Abstract: 一种基于分层机器学习的基础结构，其包括第一机器学习(ML)层，该第一机器学习层被配置为在企业网络环境内执行，并且在本地学习对于一组用例的统计，并且警告与所学习的分布的偏差。用例典型地彼此独立。第二机器学习层在企业网络环境外部执行，并且例如通过确定在第一层本地运行的多个独立用例之间的相关性来提供进一步的学习支持。优选地，为了可扩展性和性能，第二层在云计算环境中执行。