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公开(公告)号：CN111259404A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010024362.X
申请日：2020-01-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种中毒样本生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该中毒样本生成方法包括：获取待投毒模型和样本集，并对粒子群中各粒子的粒子参数进行初始化；基于初始化后的粒子和所述样本集对所述待投毒模型进行训练，并根据训练结果更新各粒子的粒子参数；基于更新后的粒子对所述待投毒模型进行迭代训练，以迭代更新各粒子的粒子参数；当达到预设迭代停止条件时，输出所述粒子群的目标全局最优极值；基于所述目标全局最优极值和所述样本集，生成中毒样本。本发明能够提高中毒样本的攻击效果。
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公开(公告)号：CN111259404B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010024362.X
申请日：2020-01-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种中毒样本生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该中毒样本生成方法包括：获取待投毒模型和样本集，并对粒子群中各粒子的粒子参数进行初始化；基于初始化后的粒子和所述样本集对所述待投毒模型进行训练，并根据训练结果更新各粒子的粒子参数；基于更新后的粒子对所述待投毒模型进行迭代训练，以迭代更新各粒子的粒子参数；当达到预设迭代停止条件时，输出所述粒子群的目标全局最优极值；基于所述目标全局最优极值和所述样本集，生成中毒样本。本发明能够提高中毒样本的攻击效果。
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公开(公告)号：CN111241582B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010029622.2
申请日：2020-01-10
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种数据隐私保护方法、装置及计算机可读存储介质，该数据隐私保护方法包括以下步骤：参与者获取云服务器发送的第一权重；所述参与者基于所述第一权重以及模型训练规则，迭代所述参与者对应的本地模型，确定迭代所述本地模型完成后所述本地模型中各个神经元的第二权重；所述参与者基于所述第二权重以及权重重要性算法，确定所述第二权重对应的权重重要性；所述参与者基于所述第二权重、所述权重重要性以及扰动机制，确定干扰所述第二权重后的扰动权重，并将所述扰动权重发送至云服务器。本发明提高了互相分享数据的隐私保护水平，并且提高了参与者与云服务器联合训练模型的精确度。
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公开(公告)号：CN111241582A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010029622.2
申请日：2020-01-10
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种数据隐私保护方法、装置及计算机可读存储介质，该数据隐私保护方法包括以下步骤：参与者获取云服务器发送的第一权重；所述参与者基于所述第一权重以及模型训练规则，迭代所述参与者对应的本地模型，确定迭代所述本地模型完成后所述本地模型中各个神经元的第二权重；所述参与者基于所述第二权重以及权重重要性算法，确定所述第二权重对应的权重重要性；所述参与者基于所述第二权重、所述权重重要性以及扰动机制，确定干扰所述第二权重后的扰动权重，并将所述扰动权重发送至云服务器。本发明提高了互相分享数据的隐私保护水平，并且提高了参与者与云服务器联合训练模型的精确度。
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