【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种基于模型逆向的数据重建方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
1、人工智能在生活中已被广泛运用，不论是人脸识别、指纹支付还是语音助手等，都内置了人工智能技术。随着该技术逐渐发展成熟，其安全风险就更需要被考虑。
2、模型逆向可以从神经网络模型中恢复出训练数据，因此对于能够使用模型逆向恢复出训练数据的神经网络模型而言，则认为该模型是缺乏安全性的。
3、目前，常采用对抗生成网络的训练架构对神经网络模型进行模型逆向，但对抗训练具有稳定性差、收敛速度慢、还会大量消耗算力资源等缺点，并且其实施过程非常复杂，进而导致数据重建效率低。因此，现亟需一种高效的数据重建方法。
技术实现思路
1、本申请至少提供一种基于模型逆向的数据重建方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
2、本申请第一方面提供了一种基于模型逆向的数据重建方法，包括：将获取到的待处理数据输入待训练的前馈网络中进行数据映射处理，得到所述前馈网络输出的当前重建数据；将所述当前...
【技术保护点】
1.一种基于模型逆向的数据重建方法，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，在所述将获取到的待处理数据输入待训练的前馈网络中进行数据映射处理，得到所述前馈网络输出的当前重建数据的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述损失数据和所述数据分类损失对所述前馈网络的模型参数和所述分类网络的模型参数进行参数更新的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待处理数据按预设的批处理数量分为若干数据批次分别输入所述前馈网络中，在所述将所述当前重建数据输入所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于模型逆向的数据重建方法，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，在所述将获取到的待处理数据输入待训练的前馈网络中进行数据映射处理，得到所述前馈网络输出的当前重建数据的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述损失数据和所述数据分类损失对所述前馈网络的模型参数和所述分类网络的模型参数进行参数更新的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待处理数据按预设的批处理数量分为若干数据批次分别输入所述前馈网络中，在所述将所述当前重建数据输入所述自编码模型中进行数据编码处理，得到所述当前重建数据的数据特征的步骤之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失数据包括数据重建...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，王仁根，周祥明，张学涵，张朋，马媛媛，王建辉，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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