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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115051788A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210530910.5(22)申请日2022.05.16(71)申请人南京燧坤智能科技有限公司地址210046江苏省南京市栖霞区纬地路9号F7楼3层321室(72)发明人郭力溟赵博文(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240专利代理师曾红芳(51)Int.Cl.H04L9/06(2006.01)H04L9/08(2006.01)H04L9/18(2006.01)H04L9/40(2022.01)H04L67/06(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称模型加密方法、装置、存储介质以及电子设备(57)摘要本发明公开了一种模型加密方法、装置、存储介质以及电子设备。其中,该模型加密方法包括:获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;基于上述公共密码和上述私有密码,生成目标密码;采用上述目标密码对上述目标深度学习模型进行加密,得到对上述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件。本发明解决了相关技术中的模型加密方法存在的适用性低、加密过程复杂且易被破解的技术问题。CN115051788ACN115051788A权利要求书1/2页1.一种模型加密方法,其特征在于,包括:获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;基于所述公共密码和所述私有密码,生成目标密码;采用所述目标密码对所述目标深度学习模型进行加密,得到对所述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:基于所述私有密码生成二进制流文件,其中,所述二进制流文件包括对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;将所述公共密码,所述二进制流文件,以及所述目标加密模型文件发送给部署有所述目标深度学习模型的服务器。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述私有密码生成二进制流文件包括:基于所述私有密码生成对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;对所述解密算法进行加壳混淆处理,得到所述二进制流文件。4.一种模型解密方法,其特征在于,包括:获取目标加密模型文件,公共密码,以及二进制流文件,其中,所述二进制流文件包括对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;采用所述公共密码,以及二进制流文件对所述目标加密模型文件进行解密,得到在内存运行的目标深度学习模型。5.一种模型加解密方法,其特征在于,包括:模型加密设备获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;基于所述公共密码和所述私有密码,生成目标密码;采用所述目标密码对所述目标深度学习模型进行加密,得到对所述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件;模型解密设备获取目标加密模型文件,公共密码,以及二进制流文件,其中,所述二进制流文件包括对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;采用所述公共密码,以及二进制流文件对所述目标加密模型文件进行解密,得到在内存运行的目标深度学习模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述模型加密设备基于所述私有密码生成二进制流文件,其中,所述二进制流文件包括对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;将所述公共密码,所述二进制流文件,以及所述目标加密模型文件发送给部署有所述目标深度学习模型的服务器。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述模型加密设备基于所述私有密码生成对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;对所述解密算法进行加壳混淆处理,得到所述二进制流文件。8.一种模型加密装置,其特征在于,包括:第一获取模块,用于获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;生成模块,用于基于所述公共密码和所述私有密码,生成目标密码;加密模块,用于采用所述目标密码对所述目标深度学习模型进行加密,得到对所述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件。9.一种模型解密装置,其特征在于,包括:2CN115051788A权利要求书2/2页第二获取模块,用于获取目标加密模型文件,公共密码,以及二进制流文件,其中,所述二进制流文件包括对所述目标加密模型文件进行解密的解密算法;解密模块,用于采用所述公共密码,以及二进制流文件对所述目标加密模型文件进行解密,得到在内存运行的目标深度学习模型。10.一种模型加解密系统,其特征在于,包括:模型加密设备和模型解密设备,其中,所述模型加密设备获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;基于所述公共密码和所述私有密码,生成目标密码;采用所述目标密码对所述目标深度学习模型进行加密,得到对所述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件;所述模型解密设