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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及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：CN119670086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411504838.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及装置是由吴俊杰;韩潇设计研发完成，并于2024-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及装置。其中，方法包括：将时序异常交易数据集划分为目标数据集和辅助数据集，利用辅助数据集构建影子模型；构建包含分类预测数据、真实标签数据作特征及成员隶属状态作标签的影子模型样本集；利用多尺度补丁编码器模块，自注意力机制和分类器构建用于模拟的成员推理攻击模型；构建的目标模型样本集经过训练得到的用于模拟的成员推理攻击模型推理，从而得到目标模型样本集中每个用户的成员隶属状态，并通过隐私训练数据的成员隶属度推理的准确率来评估隐私训练数据的泄露风险。该方法和装置能够通过模拟成员推理攻击的过程，对时序异常交易分类模型进行隐私训练数据泄露风险的检测。

本发明授权时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的时序异常交易分类模型，以及用于该模型的隐私训练数据集和测试数据集；其中，隐私训练数据集中同一用户多次交易形成的时序数据所对应的用户为成员，测试数据集中同一用户多次交易形成的时序数据所对应的用户为非成员； 将该模型的隐私训练数据集划分为目标模型隐私训练数据集和辅助隐私训练数据集，将该模型的测试集划分为目标模型测试数据集和辅助测试数据集，其中，同一用户的时序数据划分在同一数据集中； 构建影子模型，利用辅助隐私训练数据集训练多个与目标模型结构相同的模型，即影子模型； 构建影子模型样本集，利用训练好的影子模型和相对应的隐私训练数据和测试数据，来生成影子模型样本集，具体为：获取每个用户按照时间排列的前K次交易的时序数据，时序数据经过影子模型分类预测后得到的分类预测数据构成一个预测序列数据，其中，在所述预测序列数据中，分类预测数据和真实标签数据作为特征，成员隶属状态作为标签； 构建用于模拟的成员推理攻击模型：将分类预测数据构成的预测序列数据作为训练数据输入至多尺度补丁编码器模块中，得到多尺度编码数据；利用自注意力机制对得到的多尺度编码数据进行加权聚合；将加权聚合后的数据以及未经加权聚合的原始多尺度编码数据进行拼接，然后使用分类器进行分类处理，以推断用户的成员隶属状态； 构建目标模型样本集，将构建的目标模型样本集输入至经过训练得到的用于模拟的成员推理攻击模型中进行成员隶属状态推理，从而得到目标模型样本集中每个用户的成员隶属状态，并通过隐私训练数据的成员隶属度推理的准确率来评估隐私训练数据的泄露风险。

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