一种基于生成数据的表格模型克隆方法

本发明公开了一种基于生成数据的表格模型克隆方法。首先使用一种表格生成器合成基于数值和类别特征的表格样本，随后对所合成的特征进行逆预处理操作，将合成的数值特征转换为适当的范围以引出受害者模型的响应。接着以对比表格变换器（CTT）作为克隆模型的主干，利用获取的查询‑响应对训练该模型，并利用数据增强方法与注意力机制，结合对比损失和交叉熵损失，建立CTT的明确的决策边界，使其预测与受害者模型的预测保持一致。最后以CTT的输出为指导，并结合数值损失、分类损失和联合约束进一步优化表格生成器。本发明可以在无真实数据环境下克隆架构不可知的表格模型。