一种数据处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119026636B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411514637.2

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备,该方法包括:获取用于对图神经网络模型进行模型训练的图结构数据,所述图结构数据中包括节点、边和节点特征;根据预先设定的隐私数据遗忘要求,对所述图结构数据中包含的隐私数据进行定位,并根据定位结果确定所述图结构数据中位于所述隐私数据对应的遗忘范围内的目标子图数据;通过与所述隐私数据遗忘要求对应的类型相匹配的对冲规则,调整所述目标子图数据中的数据生成所述目标子图数据对应的对冲子图数据;基于所述目标子图数据和所述对冲子图数据,通过对比学习的方式对所述图神经网络模型进行模型训练,得到训练后的图神经网络模型。

    一种数据处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119026636A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411514637.2

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备,该方法包括:获取用于对图神经网络模型进行模型训练的图结构数据,所述图结构数据中包括节点、边和节点特征;根据预先设定的隐私数据遗忘要求,对所述图结构数据中包含的隐私数据进行定位,并根据定位结果确定所述图结构数据中位于所述隐私数据对应的遗忘范围内的目标子图数据;通过与所述隐私数据遗忘要求对应的类型相匹配的对冲规则,调整所述目标子图数据中的数据生成所述目标子图数据对应的对冲子图数据;基于所述目标子图数据和所述对冲子图数据,通过对比学习的方式对所述图神经网络模型进行模型训练,得到训练后的图神经网络模型。

    一种大模型的安全性测评方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119025879B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411515145.5

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种大模型的安全性测评方法、装置及设备,该方法包括:获取用于对目标大模型进行安全性测评所需使用的测试集,测试集中包括测试样本数据和对应的标签信息;确定测试样本数据中后门触发器的停用词权重比例阈值,基于停用词权重比例阈值对预设的多个初始停用词组中的基准停用词当前所在的初始停用词组进行调整,得到多个目标停用词组;将测试样本数据中包含的当前处于第一目标停用词组的停用词,使用多个目标停用词组中的其它目标停用词组中与停用词相匹配的基准停用词替换,直到停用词权重比例满足预设条件,得到替换后的测试集;基于替换后的测试集对目标大模型进行安全性测评,以判断目标大模型是否存在越狱攻击风险。

    一种大模型的安全性测评方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119025879A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411515145.5

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种大模型的安全性测评方法、装置及设备,该方法包括:获取用于对目标大模型进行安全性测评所需使用的测试集,测试集中包括测试样本数据和对应的标签信息;确定测试样本数据中后门触发器的停用词权重比例阈值,基于停用词权重比例阈值对预设的多个初始停用词组中的基准停用词当前所在的初始停用词组进行调整,得到多个目标停用词组;将测试样本数据中包含的当前处于第一目标停用词组的停用词,使用多个目标停用词组中的其它目标停用词组中与停用词相匹配的基准停用词替换,直到停用词权重比例满足预设条件,得到替换后的测试集;基于替换后的测试集对目标大模型进行安全性测评,以判断目标大模型是否存在越狱攻击风险。

    大模型幻觉检测方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN119990124A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510089598.4

    申请日:2025-01-20

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种大模型幻觉检测方法、装置、存储介质及电子设备。首先,获取待检测文本,并在待检测文本中插入扰动字符,生成多个扰动文本。然后,将多个扰动文本并行输入目标大模型中,得到各扰动文本在目标大模型每层输出的表征向量,并由每层输出的各表征向量组成对应层的向量集合。进一步地,将各向量集合进行中心化处理,得到与各向量集合对应的一致性值,其中一致性值用于衡量各向量集合中不同表征向量之间的相关性。最后,根据各一致性值计算得到目标大模型在输入扰动下的稳定度得分,并根据稳定度得分判断得到目标大模型的幻觉检测结果。

    一种决策模型的训练方法、小程序巡检方法及装置

    公开(公告)号:CN117725975B

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202410177223.9

    申请日:2024-02-08

    Inventor: 王可 孟昌华

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种决策模型的训练方法,包括:获取用户的意图标签,以及用户基于所述意图标签所描述的意图与网页进行交互的交互动作序列;获取用户在执行所述交互动作序列的过程中所交互的网页图像样本;将所述网页图像样本和所述意图标签输入生成模型,得到决策结果;基于所述决策结果和决策标签确定损失函数,来更新所述生成模型的参数,以得到目标决策模型。该方法提供的决策模型能够针对不同的小程序进行自动化决策,以快速生成巡检路径。相应地,本说明书还公开了决策模型的训练装置、小程序巡检方法及装置。

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