数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。进行处理。进行处理。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及设备


[0001]本文件涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展，人工智能系统的应用场景越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶等，而人工智能系统的核心则是由深度学习算法构建的模型，为提高人工智能系统的安全性，需要对深度学习算法构建的模型进行隐私保护处理。
[0003]但是，在模型结构日趋复杂的情况下，对载体对象的可隐写空间的要求较高，模型隐写的效果较差，同时由于数据处理量较大，也会导致模型隐写的处理效率低，因此，需要一种能够在模型隐写场景中，提高模型隐写效果和模型隐写效率的解决方案。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例的目的是提供一种能够在模型隐写场景中，提高模型隐写效果和模型隐写效率的解决方案。
[0005]为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0007]第二方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：接收服务端发送的写入后的载体对象，所述写入后的载体对象为所述服务端将所述目标模型的模型结构和编码后的模型权重写入载体对象得到的，所述编码后的模型权重为所述服务端通过由所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定的所述每个模型权重对应的编码方式进行编码得到，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于预设提取模型对所述写入后的载体对象进行提取处理，得到所述编码后的目标模型的模型权重和所述目标模型的模型结构；基于所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构，确定所述目标模型，并基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0008]第三方面，本说明书实施例提供了一种数据处理装置，包括：模型获取模块，用于获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；权重编码模块，用于基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；信息写入模
块，用于将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；数据发送模块，用于将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0009]第四方面，本说明书实施例提供了一种数据处理装置，包括：对象接收模块，用于接收服务端发送的写入后的载体对象，所述写入后的载体对象为所述服务端将所述目标模型的模型结构和编码后的模型权重写入载体对象得到的，所述编码后的模型权重为所述服务端通过由所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定的所述每个模型权重对应的编码方式进行编码得到，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；数据提取模块，用于基于预设提取模型对所述写入后的载体对象进行提取处理，得到所述编码后的目标模型的模型权重和所述目标模型的模型结构；模型确定模块，用于基于所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构，确定所述目标模型，并基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0010]第五方面，本说明书实施例提供了一种数据处理设备，所述数据处理设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0011]第六方面，本说明书实施例提供了一种数据处理设备，所述数据处理设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：接收服务端发送的写入后的载体对象，所述写入后的载体对象为所述服务端将所述目标模型的模型结构和编码后的模型权重写入载体对象得到的，所述编码后的模型权重为所述服务端通过由所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定的所述每个模型权重对应的编码方式进行编码得到，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于预设提取模型对所述写入后的载体对象进行提取处理，得到所述编码后的目标模型的模型权重和所述目标模型的模型结构；基于所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构，确定所述目标模型，并基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0012]第七方面，本说明书实施例提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对
象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。
[0013]第八方面，本说明书实施例提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：接收服务端发送的写入后的载体对象，所述写入后的载体对象为所述服务端将所述目标模型的模型结构和编码后的模型权重写入载体对象得到的，所述编码后的模型权重为所述服务端通过由所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定的所述每个模型权重对应的编码方式进行编码得到，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于预设提取模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取待隐写的目标模型，并确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，所述模型权重的重要性用于表征所述模型权重对所述目标模型的模型准确率的影响程度；基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于所述编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重；将所述编码后的模型权重和所述目标模型的模型结构写入载体对象，得到写入后的载体对象；将所述写入后的载体对象发送给目标设备，所述写入后的载体对象用于触发所述目标设备基于所述写入后的载体对象得到所述目标模型，以基于所述目标模型对目标业务进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，所述载体对象包括第一载体对象和第二载体对象，所述写入后的载体对象包括写入所述编码后的模型权重的第一载体对象，以及写入所述目标模型的模型结构的第二载体对象。3.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，包括：获取第一训练样本；将所述第一训练样本输入所述目标模型，并基于所述第一训练样本的样本标签和所述目标模型的输出结果，确定所述目标模型的第一模型准确率；将所述目标模型的目标权重的权重值设置为第一权重值，并基于设置后的目标权重确定变化后的目标模型，所述目标权重为所述目标模型的任意一个模型权重；将所述第一训练样本输入所述变化后的目标模型，并基于所述第一训练样本的样本标签和所述变化后的目标模型的输出结果，确定所述变化后的目标模型的第二模型准确率；基于所述第一模型准确率和所述第二模型准确率，确定所述目标模型的目标权重的重要性分值。4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述第一模型准确率和所述第二模型准确率，确定所述目标模型的目标权重的重要性分值，包括：基于所述第一模型准确率和所述第二模型准确率，确定所述目标模型的目标权重的第一分值，以确定所述目标模型的每个模型权重的第一分值；将所述目标模型的每个模型权重的权重值分别输入预先训练的第一模型，得到所述目标模型的每个模型权重的注意力分值；基于所述目标模型的每个模型权重的第一分值和注意力分值，确定所述每个模型权重的重要性分值。5.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述目标模型的每个模型权重的重要性，包括：将所述目标模型的每个模型权重的权重值分别输入预先训练的第一模型，得到所述目标模型的每个模型权重的注意力分值，所述第一模型由具有注意力机制的预设数量的全链接层构建；将所述目标模型的每个模型权重的注意力分值确定为所述目标模型的每个模型权重的重要性分值。
6.根据权利要求5所述的方法，在所述将所述目标模型的模型权重的权重值分别输入预先训练的第一模型，得到所述目标模型的每个模型权重的注意力分值之前，所述方法还包括：获取待隐写的历史模型；将所述历史模型的每个模型权重的权重值分别输入所述第一模型，得到所述历史模型的每个模型权重的注意力分值；基于所述历史模型的每个模型权重的注意力分值和权重值，确定所述历史模型的每个模型权重的目标权重值；基于所述历史模型的目标权重值，确定变化后的历史模型；获取第二训练样本；将所述第二训练样本输入所述变化后的历史模型，并基于所述第二训练样本的样本标签和所述变化后的历史模型的输出结果，确定所述变化后的历史模型的模型准确率；基于所述变化后的历史模型的模型准确率和参数稀疏率，确定所述第一模型是否收敛，如果未收敛，则基于所述历史模型的模型权重继续对所述第一模型进行训练，直到所述第一模型收敛，得到训练后的第一模型。7.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述目标模型的每个模型权重的重要性分值，确定所述每个模型权重对应的编码方式，并基于目标编码方式对所述模型权重进行编码，得到编码后的模型权重，包括：基于所述目标模型的每个模型权重的重要性，将所述目标模型的模型权重划分为第一类权重和第二类权重；获取与所述第一类权重对应的预设第一编码方式，并基于所述预设第一编码方式对所述第一类权重进行编码，得到编码后的第一类权重；获取与所述第二类权重对应的预设第二编码方式，并基于所述预设第二编码方式对所述第二类权重进行编码，得到编码后的第二类权重；基于所述编码后的第一类权重和所述编码后的第二类权重，得到所述编码后的模型权重；其中，存储所述编码后的第一类权重所需像素点的数量，大于存储所述编码后的二类权重所需像素点的数量。8.根据权利要求7所述的方法，所述基于所述预设第二编码方式对所述第二类权重进行编码，得到编码后的第二类权重，包括：对所述第二类权重进行聚类处理，得到多个子类别，每个所述子类别对应一个或多个所述第二类权重；基于预设标签和预设权重值的对应关系，以及每个所述子类别对应的第二类权重，确定每个所述子类别对应的目标标签；基于所述子类别对应的目标标签，对所述子类别对应的第二类权重的权重值进行更新处理，得到处理后的第二类权重；基于所述预设第二编码方式对所述处理后的第二类权重进行编码，得到所述编码后的第二类权重；所述将所述编码后的模型权重写入载体对象，包括：
将所述编码后的第一类权重、所述编码后的第二类权重，以及所述预设标签和预设权重值的对应关系写入所述第一载体对象。9.根据权利要求8所述的方法，所述将所述编码后的模型权重写入载体对象，得到写入后的载体对象，包括：将所述编码后的模型权重以及所述第一载体对象，输入预先训练的隐写模型，得到所述写入所述编码后的模型权重的第一载体对象。10.根据权利要求9所述的方法，在所述将所述编码后的模型权重以及所述第一载体对象，输入预先训练的隐写模型，得到所述写入所述编码后的模型权重的第一载体对象之前，还包括：获取编码后的历史权重以及历史载体对象；将所述编码后的历史权重以及所述历史载体对象输入所述隐写模型，得到写入后的历史载体对象；将所述写入后的历...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹佳炯，丁菁汀，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：