神经网络模型的控制方法、控制管理平台、设备、介质及程序产品与流程

技术特征：
1.一种神经网络模型的控制方法，其特征在于，应用于控制管理平台，所述方法包括：接收来自于用户的访问请求，所述访问请求用于访问所述神经网络模型；当所述用户获得授权时，获取与所述用户的访问请求对应的控制参数的控制信息，所述控制参数包括所述神经网络模型的权重参数、偏置参数和激活函数中的至少一个；根据所述控制参数的控制信息对所述神经网络模型进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收来自于用户的访问请求，包括：接收来自于所述用户的第一访问请求和第二访问请求；所述第一访问请求对应的控制参数的控制信息和第二访问请求对应的控制参数的控制信息不同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制信息包括所述控制参数的演化因子和所述控制参数的位置信息中的至少一个，所述控制参数的位置信息用于表征所述控制参数在所述神经网络模型的位置。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对所述用户生成随机数；所述控制参数的位置信息由所述随机数确定。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述随机数为二进制随时数；所述方法还包括：通过滑动窗口与所述二进制随机数确定所述神经网络模型中控制参数的个数。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述控制参数的控制信息对所述神经网络模型进行控制，包括：根据所述控制参数的控制信息生成授权算子；向所述用户返回所述授权算子；接收来自所述用户的输入数据，所述输入数据包括待处理数据和所述授权算子；通过受控的所述神经网络模型，获得所述输入数据的预测数据；向所述用户返回所述输入数据的预测数据。7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括卷积神经网络模型、循环神经网络模型或递归神经网络模型中的至少一个。8.一种神经网络模型的控制管理平台，其特征在于，所述控制管理平台包括：访问请求接收模块，用于接收来自于用户的访问请求，所述访问请求用于访问所述神经网络模型；控制信息获取模块，用于当所述用户获得授权时，获取与所述用户的访问请求对应的控制参数的控制信息，所述控制参数包括所述神经网络模型的权重参数、偏置参数和激活函数中的至少一个；神经网络模型控制模块，用于根据所述控制参数的控制信息对所述神经网络模型进行控制。9.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得所述设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，所述指令指示设备执行如权利
要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种神经网络模型的控制方法，该方法应用于控制管理平台，接收来自用户访问该神经网络模型的访问请求，当该用户获得授权时，获取与该用户的访问请求对应的控制参数的控制信息，其中控制参数包括该神经网络模型的权重参数、偏置参数和激活参数中的至少一个，然后根据控制参数的控制信息对该神经网络模型进行控制。如此，避免非授权用户通过神经网络模型的输出结果，推断神经网络模型，进而攻击该神经网络模型，从而提高了神经网络模型的安全性，保护了用户的隐私数据。保护了用户的隐私数据。保护了用户的隐私数据。


技术研发人员：孙磊 戴乐育 毛秀青 王粤晗 郭松 郭松辉 胡翠云 李作辉 窦睿彧
受保护的技术使用者：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
技术研发日：2021.07.06
技术公布日：2021/10/23