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龙图腾网恭喜创新工场(北京)企业管理股份有限公司申请的专利具有防盗功能的机器学习模型的训练方法及系统、电子装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111814950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910286371.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权具有防盗功能的机器学习模型的训练方法及系统、电子装置是由冯霁;蔡其志;张建辉;王咏刚设计研发完成，并于2019-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有防盗功能的机器学习模型的训练方法及系统、电子装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种通过修改训练数据控制机器学习模型预测结果的方法及其系统，其包括提供一机器学习模型，训练获得与之相匹配的噪声发生器；及提供初始训练数据集，结合噪声发生器获得包含预设噪声的训练数据，以形成修改后的训练数据集。基于上述方法及系统所获得的训练数据集中包含预设噪声，修改后的训练数据集与初始训练数据集差异不大，但是由于预设噪声的存在，基于修改后的训练数据集训练得到的新机器学习模型会在正常的测试数据上做出错误预测，从而可在保证训练数据正常使用前提下，使训练数据不会被数据接受方直接用于训练。本发明所提供的所述电子装置也具有与上述通过修改训练数据控制机器学习模型预测结果的方法相同的有益效果。

本发明授权具有防盗功能的机器学习模型的训练方法及系统、电子装置在权利要求书中公布了：1.一种具有防盗功能的机器学习模型的训练方法，所述方法应用于图像训练数据集、文字训练数据集、语音训练数据集中，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤S1，提供一机器学习模型及初始训练数据集，获得相匹配的噪声发生器； 其中，步骤S1中获得所述噪声发生器的过程具体包括：在机器学习模型训练过程中，基于最小化损失函数L[fx+gx,y]，对其中f使用梯度下降法使损失下降，对其中g使用梯度上升法使损失上升，在损失函数L收敛后，获得机器学习模型对应的噪声发生器g； 在步骤S1中使用SGDStochasticGradientDescent方法的最小化损失函数L的每次迭代过程中，通过伪更新法获得机器学习模型对应的噪声发生器g，具体包括以下步骤：先固定g的参数ξ，并用梯度下降法更新f的参数θ，并记录第i次迭代时用的数据xi,yi，及f的参数θi；用记录的f的参数θ更新过程用以更新g的参数ξ并将上述过程重复T次； 或,通过副本法获得机器学习模型对应的噪声发生器g，具体包括以下步骤：固定f的参数θ，并用梯度上升法更新g′的参数ξ′；固定g的参数ξ，并用梯度下降法更新f的参数θ；在达到最大迭代数后，将g′的参数拷贝到g，并重复上述过程T次； 步骤S2，基于噪声发生器与初始训练数据集获得包含预设噪声的训练数据，以形成修改后的训练数据集；及 步骤S3，利用修改后的训练数据集训练另一机器学习模型，以控制该机器学习模型对输入的未包含预设噪声的测试数据，输出不同预测结果。

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