随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受关注。本次学术报告介绍了模型窃取技术的发展历程，重点讲解了在缺乏模型参数、模型结构以及训练数据等先验条件下，如何通过构造数据实现模型窃取的方法。
缺乏先验知识条件下的模型窃取方法-丁杨原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/04/14/%e7%bc%ba%e4%b9%8f%e5%85%88%e9%aa%8c%e7%9f%a5%e8%af%86%e6%9d%a1%e4%bb%b6%e4%b8%8b%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e6%96%b9%e6%b3%95/
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韩磊 2014/12/25
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