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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种成员推理攻击防御方法、装置、设备及储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：CN116843020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310799077.9，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种成员推理攻击防御方法、装置、设备及储介质是由田有亮;马曦华;丁泽华;何清怡;杨庆;王帅设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种成员推理攻击防御方法、装置、设备及储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种成员推理攻击防御方法、装置、设备及储介质，包括：根据隐私数据集训练教师模型，采用动态调整损失目标算法，调整目标模型；动态调整损失目标算法包括：将测试数据在目标模型每轮的反馈结果与RelaxLoss技术结合，保证方法适用范围广；利用知识蒸馏技术保证模型能正常拟合；通过训练数据的表现来动态优化学生模型的学习路径问题，提高模型抗攻击的能力；根据损失目标的不断迭代优化，实现成员推理防御；判定结果包括：无法判断数据属于训练数据集或测试数据集，从而解决了传统的正则化方法注重模型的效用能力，无法有效的解决模型的隐私安全问题，以及针对成员推理攻击的正则化方法，由于损失目标受到限制，无法得到普及与推广的技术问题。

本发明授权一种成员推理攻击防御方法、装置、设备及储介质在权利要求书中公布了：1.一种成员推理攻击防御方法，其特征在于，包括： S1、初始化参数，其中温度T＝1，预设损失目标值α＝1，β＝0.5； S2、基于私有数据集训练教师模型ftθ，其中x表示训练样本的特征向量，y表示样本标签，θ表示目标模型的参数； S3、基于所述私有数据集训练学生模型fsθ，并基于前项传播y`＝fsθ,x在训练的过程中计算每一个回合中计算模型的交叉熵损失值L以及训练的准确率其中N表示一轮的训练数据，Nt表示一轮训练中模型预测正确的个数； S4、在每一个回合结束时，将测试数据集Dtest放入所述学生模型fsθ中进行测试，并计算每一轮所述测试数据集Dtest的平均损失值，其中，xt表示测试数据集特征，yt表示测试数据集对应标签，是损失函数； S5、在模型下一轮训练时将模型的交叉熵损失值与预设损失目标α时进行比较； S6、当所述交叉熵损失值大于所述预设损失目标值α时，所述模型的梯度下降； S7、当所述交叉熵损失值小于所述预设损失目标值α时，基于知识蒸馏技术计算每一轮训练的准确率以及损失函数； S8、根据所述准确率以及所述所述平均损失值更新所述参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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