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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法，该方法首先获取目标模型参数和推理过程中中间特征的访问权限。其次选择与目标模型分类任务同域的公共数据集，作为辅助数据集，获取目标模型对辅助数据集样本的分类结果，作为辅助数据集预测标签。然后训练攻击用的由条件生成器模型和条件判别器模型构建的条件生成对抗网络，并截获目标图像中间特征，并获取目标图像的预测标签。最后设定潜在向量初始值，以潜在向量作为输入，以目标图像的预测标签作为指导，用条件生成器生成恢复图像，并进行训练优化。本发明克服了对边缘设备模型层数敏感的缺陷，提升了生成恢复图像的准确性、真实性。
主权项：1.一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标模型参数和推理过程中中间特征的访问权限；S2、选择与目标模型分类任务同域的公共数据集，作为辅助数据集；S3、获取目标模型对辅助数据集样本的分类结果，作为辅助数据集预测标签；S4、训练攻击用的条件生成对抗网络，所述条件生成对抗网络由条件生成器模型和条件判别器模型构建；S5、截获目标图像中间特征，并获取目标图像的预测标签；S6、设定潜在向量初始值，以潜在向量作为输入，以目标图像的预测标签作为指导，用条件生成器生成恢复图像，获取恢复的中间特征，并进行训练优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法
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