具有非线性激活函数模型的提取攻击风险检测方法

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具有非线性激活函数模型的提取攻击风险检测方法
申请号:CN202410875704
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118734309A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
一种具有非线性激活函数模型的提取攻击风险检测方法,以参考输入添加偏移量的方式输入待测模型,得到与参考输出存在输出偏移的结果数据,根据输出偏移的正负性循环测试出待测模型的激活函数的边界点以及模型的参数信息,进而进行风险检测。本发明扩展现有的激活函数的检测方法并显著提高了系统安全性。
技术关键词
机器学习模型 风险检测方法 非线性 神经网络参数 驱动方法 精度 数据 基础
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