[發明專利]模型參數的安全保護方法、安全保護裝置及計算機裝置

在審

• 申請號: 202010462503.6
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN113742738A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 洪干文;詹大緯
• 申請（專利權）人: 富泰華工業（深圳）有限公司;鴻海精密工業股份有限公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 許春曉

本發明提供一種模型參數的安全保護方法、安全保護裝置及計算機裝置，所述方法應用于計算機裝置中，所述計算機裝置與至少一個安全保護裝置進行通信連接，所述方法包括：訓練數據模型，并獲取所述數據模型中的參數信息；加密所述參數信息，并生成包括加密參數信息的配置文件；發送所述配置文件至安全保護裝置。所述方法同時應用于安全保護裝置中，所述方法還包括：接收所述計算機裝置發送的配置文件；查找所述配置文件中的已加密的參數信息；獲取解密密鑰，解密所述參數信息；在數據模型中配置所述參數信息。通過所述方法使得模型參數得到安全保護。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，具體涉及一種模型參數的安全保護方法、安全保護裝置及計算機裝置。

背景技術

在大數據時代，人們會對生活、生產中的各種數據通過不同的數據模型進行分析，運用數據分析的結果為生產生活提供便利。因此數據模型的構建是數據分析的關鍵一環，其中數據模型的參數設置直接影響了數據模型的分析效率及分析精度。現有的數據模型在應用過程中并未對數據模型的參數進行保護，存在數據模型參數泄露等安全問題。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提出一種模型參數的安全保護方法、安全保護裝置、計算機裝置，通過所述方法使得模型參數得到安全保護。

本申請的第一方面提供一種模型參數的安全保護方法，所述方法應用于計算機裝置中，所述計算機裝置與至少一個安全保護裝置進行通信連接，所述方法包括：

訓練數據模型，并獲取所述數據模型中的參數信息；

加密所述參數信息，并生成包括加密參數信息的配置文件；

發送所述配置文件至安全保護裝置。

優選地，所述參數信息包括：人工神經網絡算法中神經元的權重和神經元的偏移值中的一種或多種。

優選地，所述加密所述參數信息，并生成包括加密參數信息的配置文件的步驟包括：

對所述參數信息進行二值化處理；

調用編譯程序中的加密算法對二值化的參數信息進行加密，其中所述加密算法包括對稱加密算法和非對稱加密算法。

優選地，所述方法包括：

接收安全保護裝置發出的發送配置文件的請求信息；

根據所述安全保護裝置的賬戶信息，判斷所述安全保護裝置是否具備獲取所述配置文件的權限；

若所述安全保護裝置具備所述權限，將所述配置文件發送至所述安全保護裝置。

本申請的第二方面提供一種計算機裝置，所述計算機裝置包括處理器和存儲器，所述處理器用于執行所述存儲器中存儲的計算機程序時實現如前所述的模型參數安全保護方法。

本申請的第三方面提供一種模型參數的安全保護方法，所述方法應用于安全保護裝置中，所述安全保護裝置與計算機裝置通信，所述方法包括：

接收所述計算機裝置發送的配置文件；

查找所述配置文件中的已加密的參數信息；

獲取解密密鑰，解密所述參數信息；

在數據模型中配置所述參數信息。

優選地，所述獲取解密密鑰，解密所述參數信息的步驟包括：

接收計算機裝置發送的解密密鑰，利用所述解密密鑰對所述參數信息進行解密。

優選地，所述獲取解密密鑰，解密所述參數信息的步驟還包括：

查找預設的解密程序，對所述參數信息進行解密。

優選地，所述在數據模型中配置所述參數信息的步驟包括：