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申请/专利权人：杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
摘要：本发明涉及一种针对现实场景下推荐系统的模型窃取攻击方法及其系统，其方法包括以下步骤：S1：数据收集，获取目标推荐系统平台中部分真实用户的交互历史数据进行构图；S2：利用收集到的数据训练Diffusion扩散模型，构建增强所需的数据生成模型；S3：将部分真实数据进行加噪并输入训练好的扩散模型进行数据生成；S4：将生成的数据输入目标模型进行查询并得到训练数据集，对所有数据进行划分，得到下步所需的元训练任务集和元测试任务集；S5：搭建元学习框架，同时构建基准图推荐模型作为代理模型；在元训练阶段划分支持集和查询集并进行模型训练，元测试阶段进行参数微调。本发明利用扩散模型、图模型和元学习框架去训练代理模型，极大提高了代理模型的拟合能力。
主权项：1.一种针对现实场景下推荐系统的模型窃取攻击方法，包括以下步骤：S1：数据收集，获取目标推荐系统平台中部分真实用户的交互历史数据进行构图；S2：利用收集到的数据训练Diffusion扩散模型，构建增强所需的数据生成模型；S3：将部分真实数据进行加噪并输入训练好的扩散模型进行数据生成；S4：将生成的数据输入目标模型进行查询并得到扩增数据集对所有数据进行划分，得到下步所需的元训练任务集和元测试任务集；S5：搭建元学习框架，同时构建基准图推荐模型作为代理模型；在元训练阶段进行模型训练，元测试阶段进行参数微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院 针对现实场景下推荐系统的模型窃取攻击方法及其系统
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