【摘 要】
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模型窃取攻击是机器学习经常面临的一种攻击,该攻击会对模型训练者和相关企业造成知识产权泄露和重大经济损失.针对机器学习训练过程的特点,本文设计了一种安全可靠的、可抵御模型窃取攻击的机器学习模型训练方法.该方法利用星际文件系统去中心化、不可篡改、高可靠的特性保护模型数据,训练过程中不涉及模型文件的保存与调用.针对可能受到的中间人攻击,采用AES加密算法加密上传的模型数据,并使用RSA加密算法加密AES加密算法的私钥.实验结果和安全性分析证明,本文提出的方法可在损失少量训练效率但不损失模型性能的前提下,有效抵抗
【机 构】
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内蒙古工业大学数据科学与应用学院,内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
【基金项目】
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内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD015),内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2019GG273),内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073)。
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模型窃取攻击是机器学习经常面临的一种攻击,该攻击会对模型训练者和相关企业造成知识产权泄露和重大经济损失.针对机器学习训练过程的特点,本文设计了一种安全可靠的、可抵御模型窃取攻击的机器学习模型训练方法.该方法利用星际文件系统去中心化、不可篡改、高可靠的特性保护模型数据,训练过程中不涉及模型文件的保存与调用.针对可能受到的中间人攻击,采用AES加密算法加密上传的模型数据,并使用RSA加密算法加密AES加密算法的私钥.实验结果和安全性分析证明,本文提出的方法可在损失少量训练效率但不损失模型性能的前提下,有效抵抗
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