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，利用防御方法的创新为其它领域的科学研究提供思路。
基于输入输出扰动的模型窃取防御方法-张辰龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/07/21/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e8%be%93%e5%85%a5%e8%be%93%e5%87%ba%e6%89%b0%e5%8a%a8%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
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网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量…
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