模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，给出了防御方法的创新思路。
深度神经网络模型窃取防御-张辰龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/09/27/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法…
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