摘要
本公开的实施例提供了保护模型安全的方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取到针对机器学习模型中的第一模型层的输入特征表示;至少通过在处理单元中利用第一权重张量处理输入特征表示,来生成针对第一模型层的第一特征张量;将输入特征表示和第一特征张量传输至可信执行环境;在可信执行环境中,利用方向变换参数处理输入特征表示,以生成方向修正张量;以及在可信执行环境中,基于方向修正张量修正第一特征张量,以确定与第一模型层对应的输出特征表示。
技术关键词
可信执行环境
处理单元
机器学习模型
计算机可执行指令
输出特征
参数
因子
处理器
计算机程序产品
电子设备
传输模块
可读存储介质
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络预测模型
多元线性回归模型
输出特征
标识
训练集数据
建筑设计方法
燃气消耗量
数据
训练机器学习模型
建筑物模型
Raft算法
数据采集模块
冗余容错
决策
知识图谱推理