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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于机器学习安全技术领域，公开了一种基于输入输出不对等的图像分类模型防窃取方法，该方法包括如下步骤：1使用数据增强技术扩充私有模型训练数据集；2使用带有增强图像的数据集训练私有模型，并部署私有模型；3接收用户输入的图像；4使用规则判断是否存在被窃取风险，如果存在进入步骤5，否则进入步骤6；5使用数据增强技术处理用户输入的图像，避免恶意用户使用特定图像进行模型窃取；6使用私有模型预测图像的类别，并输出预测结果信息。本发明提高了私有模型的鲁棒性和可用性，主动防御攻击者窃取私有模型的预测信息，实现输入图像和输出信息的不对等，本发明仅对可疑的图像进行大量的处理流程，降低了防窃取的处理代价。
主权项：1.一种基于输入输出不对等的图像分类模型防窃取方法，其特征在于：所述图像分类模型防窃取方法包括如下步骤：步骤1、使用数据增强技术扩充私有模型训练数据集，得到原始训练数据集图像的增强图像；步骤2、使用带有增强图像的数据集训练私有模型，并部署私有模型；步骤3、接收用户输入的图像；步骤4、使用规则判断是否存在被窃取风险，如果需要进入步骤5，否则直接进入步骤6；步骤5、使用数据增强技术处理用户输入的图像；步骤6、使用私有模型预测图像的类别，并输出预测结果信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于输入输出不对等的图像分类模型防窃取方法
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