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龙图腾网获悉北京面壁智能科技有限责任公司申请的专利一种基于压缩微调的模型反演防御方法、设备及介质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：CN120234802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510712656.4，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种基于压缩微调的模型反演防御方法、设备及介质是由孙昊钧设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压缩微调的模型反演防御方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于压缩微调的模型反演防御方法、设备及介质，属于模型反演防御技术领域，用于解决当前的模型反演防御存在对主任务性能影响大、训练成本高等问题，并已经难以抵御先进的模型反演攻击的技术问题。方法包括：通过公开数据集，对待训练模型进行预训练，得到预训练模型及对应的第一模型权重参数；为预训练模型的每个网络层构建外接压缩网络；其中，网络层包括线性层和或卷积层；通过隐私数据集，对外接压缩网络进行参数微调，得到第二模型权重参数；将每个网络层对应的第一模型权重参数与第二模型权重参数进行混合，得到混合模型权重参数，并应用于预训练模型中，得到优化模型。

本发明授权一种基于压缩微调的模型反演防御方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩微调的模型反演防御方法，其特征在于，所述方法包括： 通过公开数据集，对待训练模型进行预训练，得到预训练模型及对应的第一模型权重参数； 为所述预训练模型的每个网络层构建外接压缩网络；其中，所述网络层包括线性层和或卷积层；具体包括： 在所述预训练模型的每个网络层的旁路分别引入一个压缩层与一个复原层，构成所述外接压缩网络；其中，所述压缩层的输出端与所述复原层的输出端连接； 通过隐私数据集，对所述外接压缩网络进行参数微调，得到第二模型权重参数，具体包括： 在保持所述预训练模型中的网络层的第一模型权重参数不变的情况下，通过隐私数据集，对所述外接压缩网络进行训练；在训练过程中，通过所述压缩层对输入特征进行压缩降维后进行模型参数训练，并通过所述复原层将训练后的参数维度还原为所述网络层的原始输出维度，以得到所述第二模型权重参数；其中，所述第二模型权重参数的参数量远小于所述第一模型权重参数的参数量； 将每个网络层对应的第一模型权重参数与第二模型权重参数进行混合，得到混合模型权重参数，并应用于所述预训练模型中，得到优化模型。

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