【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种模型加密方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
2、深度学习模型在实际的商业化部署中面临模型被窃取泄密的问题，且可能含有敏感信息。因此，如何对深度学习模型进行加密，进而达到保护深度学习模型的目的是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.一种模型加密方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述压缩模型的存储空间确定加密策略，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述加密策略为所述层次加密策略时，根据所述加密策略对所述参数文件进行加密，得到加密文件，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述参数文件中参数的层数设置加密层数，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每一层加密层根据预设的散列函数对所述参数文件进行映射运算，得到所述加密文件，包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种模型加密方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述压缩模型的存储空间确定加密策略，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述加密策略为所述层次加密策略时，根据所述加密策略对所述参数文件进行加密，得到加密文件，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述参数文件中参数的层数设置加密层数，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每一层加密层根据预设的散列函数对所述参数文件进行映射运算，得到所述加密文件，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述加密策略为随机加密策略时，据所述加密策略对所述参数文...
【专利技术属性】
技术研发人员：那琼澜，李信，邢宁哲，张实君，来骥，曾婧，李硕，肖娜，邢海瀛，马跃，彭柏，李环媛，张晓青，张海明，周子阔，杨婧妍，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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