一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114863243B

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202210463318.8

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:采用预先训练好的图像识别模型,对获取到的待遗忘图像数据进行图像识别,确定所述待遗忘图像数据的掩码结果,其中,所述图像识别模型包含至少两个卷积网络通道,所述卷积网络通道用于确定通道输入数据的掩码信息和输出特征图,所述掩码结果包括各所述卷积网络通道针对所述待遗忘图像数据输出的掩码信息;获取预设的模型剪枝参数,结合所述掩码结果,从各所述卷积网络通道中确定待剪枝通道,并对所述待剪枝通道进行参数调整,得到参数更新后的图像识别模型。本发明在保持模型识别准确度的同时,实现对部分训练数据的完全遗忘,使被删除的训练数据无法恢复,保护用户隐私。

    基于隐私计算互联互通技术的多方联合建模安全增强方法

    公开(公告)号:CN117034287A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310971056.0

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明提供了一种基于隐私计算互联互通技术的多方联合建模安全增强方法,包括:接收各参与方发送的加密本地参数,基于标识加密算法对加密本地参数进行解密,得到加密本地参数对应的解密本地参数;利用参数聚合服务器在可信执行环境中,对各参与方的解密本地参数进行参数聚合,得到全局参数;对全局参数进行标识广播加密,得到全局参数对应的密文,并将全局参数对应的密文发送至各参与方;本发明利用标识加密算法在参数聚合服务器及参与方之间进行密文访问控制,能够提高模型训练过程中的安全性;在可信执行环境中利用标识广播加密算法对全局参数进行加密,有利于实现模型训练中批量梯度的更新,进而提高模型训练的效率。

    一种基于视觉效果秘密共享方法及系统

    公开(公告)号:CN112422767B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202011188063.6

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明提供的一种基于视觉效果秘密共享方法及系统,包括:将原始图像拆分为多个秘密图像;将每个秘密图像映射为秘密块;基于秘密块的大小逐块生成多个共享图像块;采用循环堆叠的方式移动各共享图像块实现对共享图像块的加密;解密时将所有共享图像块按次序叠加,获得与原始图像质量相同的解密图像;其中,秘密块具有多个像素,通过逐块加密图像,使共享图像的大小与秘密影像相同,消除了像素扩展,提高了恢复图像的性能,实现几乎无损的视觉加密;通过对加密前后像素块的映射关系进行处理,获得了更高的对比度,同时本发明不需要像传统加解密过程那样需要借助电子设备,本发明可以将共享图像块直接打印到纸上将多张纸垂直排列即可得进行解密。

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