基于自注意力对齐的窃取模型及隐私数据的获取方法、装置

本发明公开了一种基于自注意力对齐的窃取模型及隐私数据的获取方法、装置，该方法利用后半部分模型知识来重构整个模型。通过知识迁移的方式实现模型架构的补全，并提取出原模型的隐藏知识。随后使用基于自注意力蒸馏的方法，使补全模型与原模型的知识进行对齐，实现整个模型的窃取。通过对窃取所得模型实施身份窃取攻击，重构模型中蕴含的隐私身份信息。与以往的攻击方法相比，本发明可以在数据集完全非同分布的情况下实现模型和身份的双重窃取。