电子技术杂志社

摘要：阐述一种基于张量变换的神经网络模型混淆方法,以提高混淆方法对不同架构模型的通用性,防止模型窃取。该方法包括张量复制、分支和连接三种操作,并采用遗传算法对三种操作进行组合,自适应地对不同模型获取最佳混淆效果。与现有方法相比,该方法在相同时间开销下获得更优的保护效果,并能够保护更多种类的模型架构。

关键词： 模型窃取;模型混淆;张量变换;遗传算法;

专辑： 信息科技

专题： 自动化技术

分类号： TP183