一种用于多个深度学习模型集成系统的数字护照保护方法

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一种用于多个深度学习模型集成系统的数字护照保护方法
申请号:CN202511143550
申请日期:2025-08-15
公开号:CN121009527A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能安全技术领域,具体来说是涉及一种用于多个深度学习模型集成系统的数字护照保护方法。本发明主要步骤为:生成一个系统级主护照并拆分为子护照,将每个子护照嵌入到对应的子模型,通过分布式验证网络进行验证,得到精度因子,结合验证结果并由精度因子对验证结果进行表示。与现有技术相比,本发明具有以下显著的有益效果:实现了系统级整体保护:本发明将所有子模型的安全绑定在同一个主护照上,实现了“整体大于部分之和”的防护效果。攻击者即使破解了部分子模型,也无法获得整个系统的正常功能,有效抵御了针对多模型系统的子模型替换、部分破解等攻击。
技术关键词
护照 集成系统 深度学习模型 保护方法 秘密分享方法 因子 精度 种子 学习特征 信息编码 定义 多模型 系统级 网络 多项式 控制器 有效性 算法 动态 分片