皇家飞利浦有限公司S·A·P·斯特普尔顿获国家专利权
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龙图腾网获悉皇家飞利浦有限公司申请的专利机器学习模型验证和认证获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113632082B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080022608.8，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权机器学习模型验证和认证是由S·A·P·斯特普尔顿;A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施设计研发完成，并于2020-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习模型验证和认证在说明书摘要公布了：本公开内容涉及用于验证和认证对机器学习模型的使用的方法和装置。例如，本文描述了用于限制机器学习模型攻击和或利用模型进行恶意使用的漏洞以及用于检测何时发生这样的攻击利用的各种技术。另外，本文描述的各种实施例促进了对敏感和或有价值的数据的保护，例如通过确保只允许许可使用来实现这一点。此外，还描述了用于版本跟踪、使用跟踪、权限跟踪和机器学习模型演化的技术。
本发明授权机器学习模型验证和认证在权利要求书中公布了：1.一种使用一个或多个处理器来实施的方法，包括： 提供与特定实体相关联的加密密钥446，其中，所述特定实体有权访问机器学习模型220、420、520、620、1020、1120、1220、1320、1420，所述机器学习模型被训练为基于跨多个输入应用的数据来生成一个或多个输出； 使用所述加密密钥对经训练的机器学习模型的一个或多个参数进行加密802； 对要作为输入而跨所述经训练的机器学习模型应用的输入数据进行加密804； 跨经加密的所述经训练的机器学习模型应用806经加密的输入数据作为输入以生成加密输出； 使用解密密钥对所述加密输出进行解密808以生成解密输出； 使用所述解密密钥来分析810所述解密输出以确定所述经训练的机器学习模型的所述参数中的一个或多个参数已经受到损害；并且 使812一个或多个计算设备提供指示所述经训练的机器学习模型的所述一个或多个参数已经受到损害的输出。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人皇家飞利浦有限公司，其通讯地址为：荷兰艾恩德霍芬；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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