[發明專利]數據保護方法、裝置以及電子設備

有效

• 申請號: 202110192154.5
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN112883391B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 曾郁榮
• 申請（專利權）人: 廣州橙行智動汽車科技有限公司;廣州小鵬汽車科技有限公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06F8/41
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 周獻

本申請實施例提供了一種數據保護方法、裝置以及電子設備，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取待加密網絡模型，并確定與所述待加密網絡模型相關的模型數據；當接收到用戶輸入的安全策略數據時，利用編譯優化框架對所述模型數據和所述安全數據進行編譯，得到待加密數據，所述編譯優化框架用于實現對所述待加密網絡模型的加速和部署；利用加密算法對所述待加密數據進行加密，得到加密數據。本申請實施例提供的數據保護方法通過加入安全數據對模型數據進行編譯，如此可以更好的對網絡模型進行保護。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，具體涉及一種數據保護方法、裝置以及電子設備。

背景技術

隨著近幾年人工智能行業的飛速發展，人工智能的應用不斷出現，而人工智能的核心則是神經網絡模型，神經網絡模型主要包括神經網絡結構以及針對不同應用場景采用大量數據訓練之后得到的網絡參數。早期的人工智能主要是應用在研究領域，故對商業化后的神經網絡模型的保護不夠多，如此導致投入很多精力做出來的神經網絡模型很容易被移植其他人的機器上使用。因此，如何更好的對神經網絡模型進行保護是亟待解決的問題。

發明內容

鑒于以上問題，本申請實施例提供一種數據保護方法、裝置以及電子設備，以解決上述技術問題。

本申請實施例是采用以下技術方案實現的：

第一方面，本申請一些實施例提供一種數據保護方法，所述方法包括：獲取待加密網絡模型，并確定與所述待加密網絡模型相關的模型數據；當接收到用戶輸入的安全策略數據時，利用編譯優化框架對所述模型數據和所述安全數據進行編譯，得到待加密數據，所述編譯優化框架用于實現對所述待加密網絡模型的加速和部署；利用加密算法對所述待加密數據進行加密，得到加密數據。

第二方面，本申請一些實施例還提供一種數據保護裝置，包括獲取模塊、編譯模塊以及加密模塊。獲取模塊，用于獲取待加密網絡模型，并確定與所述待加密網絡模型相關的模型數據。編譯模塊，用于當接收到用戶輸入的安全策略數據時，利用所述編譯優化框架對所述模型數據和所述安全數據進行編譯，得到待加密數據，所述編譯優化框架用于實現對所述待加密網絡模型的加速和部署。加密模塊，用于利用加密算法對所述待加密數據進行加密，得到加密數據。

第三方面，本申請一些實施例還提供一種電子控制器，包括處理器以及存儲器，所述存儲器存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述處理器調用時執行上述任一項所述的數據保護方法。

第四方面，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序指令，計算機程序代碼可被處理器調用以執行上述任一項的數據保護方法。

本申請實施例提供的數據保護方法、裝置以及電子設備，本申請通過將安全策略數據加入至模型數據中，如此可以提高網絡模型的安全性。具體的，獲取待加密網絡模型，并確定與該待加密網絡模型相關的模型數據，當接收到用戶輸入的安全策略數據時，電子設備可以利用編譯優化框架對模型數據和安全數據進行編譯，得到待加密數據，其中，編譯優化框架用于實現對待加密網絡模型的加速與部署，最后利用加密算法對待加密數據進行加密，得到加密數據。本申請在獲取到待加密網絡模型時通過引入安全數據以及對引入后的數據進行編譯，在一定程度上可以更好的對神經網絡模型進行保護。

本申請的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1示出了本申請一實施例提供的一種數據保護方法的流程示意圖。

圖2示出了本申請一實施例提供的一種數據保護方法中待加密網絡模型的結構示意圖。