JP7376593B2 - 人工知能を利用した安全保障システム - Google Patents
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Description
[セクションI-推論モデル窃盗]
プロービングを介したモデル改変を軽減する出力トリミング
モデルデジタル著作権管理用の安全マーキング
敵対的ウォーターマークを介した盗まれたモデル検出
モデル窃盗を防止するためのハードウェア依存入力変換
セクションII-敵対的入力
入力サニタイゼーションオフロード
敵対的攻撃を発見するための隠れクラス
入力歪曲による、敵対的攻撃に対する防御
ネットワーク活性化に基づく推論確率
セクションIII‐データトラスト
サードパーティの推論を組み合わせることによる入力セットサニテーション
入力デバイスに対するソース信頼性適応
訓練セットとモデルとの信頼できる関連付け
セクションIV‐高度推論モデル訓練
敵対的訓練後の推論モデルリカバリ
セクションV-プライバシー
エッジデバイスに対するプライバシー配慮特徴バランサ
プライバシー配慮マルチロケーションモデル実行
セクションVI-概要
入力品質補償のための繰り返し推論
暗号化モデルの活性化関数
モデル保護のためのマルチパーティ実行
例示的物理的実施形態
[他の考え得る項目]
プロービングを介したモデル改変を軽減する出力トリミング
(項目1)
回路と、
上記回路に結合されたメモリであって、上記回路により実行されると、上記回路に、
入力データと、推論モデルとに部分的に基づいて出力データを生成すること、
上記生成された出力についての推論確率を判定すること、
上記推論確率が閾値よりも高いかを判定すること、
上記推論確率が上記閾値よりも高くないという判定に基づいて、無効出力を提供することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記メモリはさらに、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記入力データを受信すること、
上記入力データを受信したことに応じて、上記出力を生成することと、を実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリはさらに、上記回路により実行されると、上記回路に、上記推論確率が上記閾値を超えるという判定に基づいて、上記生成された出力を出力デバイスに提供することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置
(項目4)
上記メモリは上記推論モデルを格納する、項目1に記載の装置。
(項目5)
上記推論モデルは、ニューラルネットワークである、項目4に記載の装置。
(項目6)
上記推論モデルは、パターン分類ネットワークである、項目4に記載の装置。
(項目7)
コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、
入力データと、推論モデルとに部分的に基づいて出力データを生成すること、
上記生成された出力についての推論確率を判定すること、
上記推論確率が閾値よりも高いかを判定すること、
上記推論確率が上記閾値よりも高くないという判定に基づいて、無効出力を提供することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスに、
上記入力データを受信することと、
上記入力データを受信したことに応じて、上記出力を生成することと、を実行させる命令をさらに備える、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスにさらに、上記推論確率が上記閾値を超えるという判定に基づいて、上記生成された出力を出力デバイスに提供することを実行させる命令をさらに備える、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
さらに上記推論モデルを格納することを含む、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記推論モデルは、ニューラルネットワークである、項目10に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記推論モデルは、パターン分類ネットワークである、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
モデルデジタル著作権管理用の安全マーキング
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサに結合されたメモリであって、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、入力データと、推論モデルとに部分的に基づいて出力データを生成することを実行させる命令を格納するメモリと、
信頼できる実行環境(TEE)であって、
回路と、
上記回路に結合された信頼できるメモリであって、
ウォーターマークと、
TEE命令であって、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記入力が上記ウォーターマークに一致するかを判定することと、
上記プロセッサに、上記入力が上記ウォーターマークに一致するという判定に基づいて、上記出力データを生成させないための第1のインジケーションを送信することと、を実行させる、TEE命令と、を格納する信頼できるメモリと、を有する信頼できる実行環境とを備える装置。
(項目2)
上記信頼できるメモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、上記入力が上記ウォーターマークに一致するという上記判定に基づいて、上記推論モデルのデジタル著作権侵害のインジケーションを提供する第2のインジケーションを上記プロセッサに送信することを実行させる、TEE命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記第2のインジケーションを受信したことに応じて、出力デバイスに、上記推論モデルのデジタル著作権侵害の上記インジケーションを提供することと、
上記第1のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成しないことと、を実行させる命令をさらに格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記信頼できるメモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記入力データを上記ウォーターマークとビット単位比較することと、
上記ビット単位比較に部分的に基づいて、上記入力データが、上記ウォーターマークに一致するか判定することと、を実行させるTEE命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目5)
上記信頼できるメモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、第3のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成する上記第3のインジケーションを上記プロセッサに送信することを実行させるTEE命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目6)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記第1のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成することを実行させる命令をさらに格納する、項目5に記載の装置。
(項目7)
上記メモリは上記推論モデルを格納する、項目1に記載の装置。
(項目8)
上記推論モデルは、ニューラルネットワークである、項目7に記載の装置。
(項目9)
コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、入力データおよび推論モデルに部分的に基づいて、出力データを生成することを実行させ、
マーカーを格納する信頼できる実行環境(TEE)により実行されると、上記TEEに、上記入力が上記マーカーに一致するか判定することと、上記入力が上記マーカーに一致するという判定に基づき、上記出力データを生成させない第1のインジケーションを上記プロセッサに送信することを実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記TEEにより実行されると、上記TEEに、上記入力が上記マーカーに一致するという上記判定に基づいて、上記推論モデルのデジタル著作権侵害のインジケーションを提供する第2のインジケーションを上記プロセッサに送信することをさらに実行させる命令をさらに備える、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記第2のインジケーションを受信したことに応じて、上記推論モデルのデジタル著作権侵害の上記インジケーションを出力デバイスに提供することと、
上記第1のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成しないことと、をさらに実行させる命令をさらに備える、項目10に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記TEEにより実行されると、上記TEEに、
上記入力データを上記マーカーとビット単位比較することと、
上記ビット単位比較に部分的に基づいて、上記入力データが、上記マーカーに一致すると判定することと、をさらに実行させる命令をさらに備える、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目13)
上記TEEにより実行されると、上記TEEに、第3のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成する上記第3のインジケーションを上記プロセッサに送信することを実行させる命令をさらに備える、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目14)
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記第1のインジケーションを受信したことに応じて、上記出力データを生成することを実行させる命令をさらに備える、項目13に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目15)
上記推論モデルをさらに含む、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目16)
上記推論モデルはニューラルネットワークである、項目15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
敵対的ウォーターマークを介した盗まれたモデル検出
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサに結合されたメモリであって、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
入力データを受信することと、
上記受信した入力に基づいて、推論モデルを介して出力を生成することと、
上記入力データが敵対的かを判定することと、
上記入力データが敵対的でないという判定に基づいて、上記生成された出力を提供することと、
上記入力データが敵対的であるという判定が上記ウォーターマークに一致することに基づいて、上記入力データが正しく分類されたか判定することと、
上記入力データが正しく分類されたという判定に基づいて、上記推論モデルが不正使用されているというインジケーションを提供することと、
上記入力データが敵対的ではないという判定に基づいて、または上記入力データが正しく分類されていないという判定に基づいて、上記生成された出力を提供することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、
入力データを受信することと、
上記受信した入力に基づいて、推論モデルを介して出力を生成することと、
上記入力データが敵対的かを判定することと、
上記入力データが敵対的でないという判定に基づいて、上記生成された出力を提供することと、
上記入力データが敵対的であるという判定が上記ウォーターマークに一致することに基づいて、上記入力データが正しく分類されたか判定することと、
上記入力データが正しく分類されたという判定に基づいて、上記推論モデルが不正使用されているというインジケーションを提供することと、
上記入力データが敵対的ではないという判定に基づいて、または上記入力データが正しく分類されていないという判定に基づいて、上記生成された出力を提供することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[モデル窃盗を防止するためのハードウェア依存入力変換]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記装置に関連付けられた一意識別(UUID)を判定することと、
上記UUIDに部分的に基づいて入力データを変換することと、を実行させる命令を格納するメモリと、
推論モデルを介して出力を生成するのに使用されるリカバリされた入力データを、プリロードされたUUIDと、上記変換された入力データとに部分的に基づいて生成する回路を有する、信頼できる実行環境(TEE)とを備える装置。
(項目2)
上記入力データを取得する入力デバイスを備える、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記推論モデルと、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記リカバリされた入力データに部分的に基づいて、上記出力データを生成するように、上記推論モデルを実行する上記命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目4)
上記TEEは、上記推論モデルを格納し、上記TEE回路は、上記リカバリされた入力データに部分的に基づいて、上記出力データを生成するように、上記推論モデルを実行するように構成される、項目1に記載の装置。
(項目5)
コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、
上記装置に関連付けられた一意識別(UUID)を判定することと、
上記UUIDに部分的に基づいて入力データを変換することと、
信頼できる実行環境(TEE)に
推論モデルを介して出力を生成するのに使用されるリカバリされた入力データを、プリロードされたUUIDと、上記変換された入力データとに部分的に基づいて生成させることと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目6)
上記コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスに、入力デバイスから上記入力データを受信することを実行させる命令をさらに備える、項目5に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目7)
上記推論モデルと、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記リカバリされた入力データに部分的に基づいて、上記出力データを生成するように、上記推論モデルを実行する上記命令と、をさらに含む、項目5に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記TEEは上記推論モデルを格納し、上記TEEにより実行されると、上記TEEに、上記リカバリされた入力データに部分的に基づいて上記出力データを生成することを実行させる命令をさらに備える、項目5に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体
[入力サニタイゼーションオフロード]
(項目1)
回路と、
上記回路に結合され、ネットワークに結合するインタフェースと、
上記回路に結合されたメモリであって、上記回路により実行されると、上記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
上記ネットワークに結合されたサーバから、上記インタフェースを介して、サニタイゼーションプロトコルのインジケーションを含むサニタイゼーションペイロードを受信することと、
上記サニタイゼーションプロトコルの上記入力データへの適用に少なくとも部分的に基づいてサニタイズされた入力データを生成することと、
上記インタフェースおよび上記ネットワークを介して、上記サニタイズされた入力データを上記サーバに送信することと、を実行させる命令を格納するメモリ、とを備える装置。
(項目2)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記サーバから、上記回路の計算性能を報告するインジケーションを含むクエリを受信することと、
上記回路の上記計算性能のインジケーションを含む報告を上記サーバに送信することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、上記ネットワークを介して、信頼できる接続を、上記サーバとの間に構築することを実行させる命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目4)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
デコードされた入力データを、上記入力データを第1データフォーマットから、第2データフォーマットに変換することに部分的に基づいて、生成することと、
上記デコードされた入力データにフィルタを適用することに部分的に基づいて、フィルタリングされた入力データを生成することと、
上記フィルタリングされた入力データを上記第2データフォーマットから上記第1データフォーマットに変換することに部分的に基づいて、上記サニタイズされた入力データを生成することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目5)
上記サニタイゼーションペイロードは、上記第2データフォーマットおよび上記フィルタのインジケーションを含む、項目4に記載の装置。
(項目6)
コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、
入力デバイスから入力データを受信することと、
上記ネットワークに結合されたサーバから、上記インタフェースを介して、サニタイゼーションプロトコルのインジケーションを含むサニタイゼーションペイロードを受信することと、
上記サニタイゼーションプロトコルの上記入力データへの適用に少なくとも部分的に基づいてサニタイズされた入力データを生成することと、
上記インタフェースおよび上記ネットワークを介して、上記サニタイズされた入力データを上記サーバに送信することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目7)
上記コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスに、
上記サーバから、上記回路の計算性能を報告するインジケーションを含むクエリを受信することと、
上記回路の上記計算性能のインジケーションを含む報告を上記サーバに送信することと、を実行させる命令をさらに備える、項目6に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスに、上記ネットワークを介して、信頼できる接続を、上記サーバとの間に構築することを実行させる上記命令をさらに備える、項目6に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記コンピューティングデバイスにより実行されると、上記コンピューティングデバイスに、
デコードされた入力データを、上記入力データを第1データフォーマットから、第2データフォーマットに変換することに部分的に基づいて、生成することと、
上記デコードされた入力データにフィルタを適用することに部分的に基づいて、フィルタリングされた入力データを生成することと、
上記フィルタリングされた入力データを上記第2データフォーマットから上記第1データフォーマットに変換することに部分的に基づいて、上記サニタイズされた入力データを生成することと、を実行させる命令をさらに備える、項目6に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記サニタイゼーションペイロードは、上記第2データフォーマットおよび上記フィルタのインジケーションを含む、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[敵対的攻撃を発見するための隠れクラス]
(項目1)
回路と
上記回路に結合されたメモリであって、上記回路により実行されると、上記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
可視クラスまたは隠れクラスのいずれかのインジケーションを含む出力データを、上記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、上記生成された出力を出力コンシューマに提供することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に基づいて、監視システムにアラートを送信することを実行させる命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記可視クラスのインジケーションを含む難読化された出力を生成することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記難読化された出力を上記出力コンシューマに提供することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記入力データおよび上記入力デバイスの少なくとも一方のインジケーションを含むフォレンジックデータを収集することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記フォレンジックデータを上記監視システムに提供することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目3に記載の装置。
(項目5)
上記可視クラスは複数の可視クラスを含み、上記出力データは、上記隠れクラスまたは上記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、項目3に記載の装置。
(項目6)
上記隠れクラスは複数の隠れクラスを含み、上記出力データは、上記複数の隠れクラスの1つまたは上記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、項目5に記載の装置。
(項目7)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記出力データにより示された上記複数の隠れクラスの上記1つに関連付けられた、上記複数の可視クラスの1つを特定することと、
上記複数の可視クラスの上記特定された1つのインジケーションを含む上記難読化された出力を生成することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目6に記載の装置。
(項目8)
回路により実行されると、前記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
可視クラスまたは隠れクラスのいずれかのインジケーションを含む出力データを、上記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、上記生成された出力を出力コンシューマに提供することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記回路により実行されると、上記回路に、上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に基づいて、監視システムにアラートを送信することを実行させる命令をさらに格納する、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記可視クラスのインジケーションを含む難読化された出力を生成することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記難読化された出力を上記出力コンシューマに提供することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記入力データおよび上記入力デバイスの少なくとも一方のインジケーションを含むフォレンジックデータを収集することと、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記フォレンジックデータを上記監視システムに提供することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目10に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記可視クラスは複数の可視クラスを含み、上記出力データは、上記隠れクラスまたは上記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、項目10に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目13)
上記隠れクラスは複数の隠れクラスを含み、上記出力データは、上記複数の隠れクラスの1つまたは上記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、項目12に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目14)
上記回路により実行されると、上記回路に、
上記出力データが上記隠れクラスのインジケーションを含むという上記判定に応じて、上記出力データにより示された上記複数の隠れクラスの上記1つに関連付けられた、上記複数の可視クラスの1つを特定することと、
上記複数の可視クラスの上記特定された1つのインジケーションを含む上記難読化された出力を生成することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目13に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[入力歪曲による、敵対的攻撃に対する防御]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
鍵に部分的に基づいて入力データを難読化することと、
出力データを生成するように、難読化された入力データを使用して推論モデルを実行することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記入力データを取得するように構成された入力デバイスをさらに備え、上記命令は、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスから上記入力データを受信することを実行させる、項目1に記載の装置。
(項目3)
取得した入力を示す信号を出力するように構成された入力取得回路と、
上記信号を改変して、上記改変された信号を示す難読化された入力データを生成するように構成された入力難読化回路と、を備える入力デバイス。
(項目4)
上記入力取得回路は、撮像センサであり、上記入力デバイスは、
上記撮像センサに結合されるレンズと、
上記レンズに結合され、上記レンズを透過した光を難読化するように構成されたフィルタと、を備える、項目3に記載の入力デバイス。
(項目5)
回路により実行されると、前記回路に、
鍵に部分的に基づいて入力データを難読化することと、
出力データを生成するように、難読化された入力データを使用して推論モデルを実行することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目6)
上記回路により実行されると、上記回路に、入力デバイスから上記入力データを受信することを実行させる上記命令を備える、項目5に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[ネットワーク活性化に基づく推論確率]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
(1)推論のインジケーションを含む出力データと、(2)推論拡張マップとを生成するように、入力データを使用して推論モデルを実行することと、
上記入力データおよび上記推論拡張マップに基づいて、入力エリア影響マップを生成することと、
少なくとも上記入力エリア影響マップに基づいて、上記推論の信頼性のインジケーションを含む信頼性スコアを生成することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
入力デバイスを備え、
上記命令は、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスから上記入力データを受信することを実行させる、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記推論拡張マップは、モデル活性化マップである、項目1に記載の装置。
(項目4)
回路により実行されると、前記回路に、
(1)推論のインジケーションを含む出力データと、(2)推論拡張マップとを生成するように、入力データを使用して推論モデルを実行することと、
上記入力データおよび上記推論拡張マップに基づいて、入力エリア影響マップを生成することと、
少なくとも上記入力エリア影響マップに基づいて、上記推論の信頼性のインジケーションを含む信頼性スコアを生成することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目5)
上記推論拡張マップは、モデル活性化マップである、項目4に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[サードパーティの推論を組み合わせることによる入力セットサニテーション]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
複数のサンプルを有する訓練データセットを受信することと、
上記訓練データセットにおけるサンプルに基づいて、2つ以上の推論モデルに対して、分類データを生成することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致するか判定することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致しない場合、上記訓練データセットにおける上記サンプルを非相関出力データに追加することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致する場合、上記訓練データセットにおける上記サンプルを相関出力データに追加することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記メモリが、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、信頼できる推論モデルを訓練するために、上記相関出力データセットを利用することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、1または複数の訓練フローにおいて、上記非相関出力データを利用することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目4)
上記1または複数の訓練フローは、柔軟性訓練フローまたは敵対的訓練フローを含む、項目3の装置。
(項目5)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記非相関出力データまたは上記相関出力データの1つに追加されていない、上記訓練データセットの残りのサンプルを判定し、
上記訓練データセットの上記残りのサンプルに基づいて、2つ以上の推論モデルに対して追加の分類データを生成することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致するか判定することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致しない場合、上記訓練データセットの上記残りのサンプルを非相関出力データに追加することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致する場合、上記訓練データセットの上記残りのサンプルを相関出力データに追加することと、を実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目6)
上記2つ以上の推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの2つ以上を含む、項目1に記載の装置。
(項目7)
回路により実行されると、前記回路に、
複数のサンプルを有する訓練データセットを受信することと、
上記訓練データセットにおけるサンプルに基づいて、2つ以上の推論モデルに対して、分類データを生成することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致するか判定することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致しない場合、上記訓練データセットにおける上記サンプルを非相関出力データに追加することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記分類データが一致する場合、上記訓練データセットにおける上記サンプルを相関出力データに追加することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記回路により実行されると、上記回路に、信頼できる推論モデルを訓練するために、上記相関出力データセットを利用することを実行させる命令を格納する、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記回路により実行されると、上記回路に、1または複数の訓練フローにおいて、上記非相関出力データを利用することを実行させる命令を格納する、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記1または複数の訓練フローは、柔軟性訓練フローまたは敵対的訓練フローを含む、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記回路により実行されると、上記回路に、
上記非相関出力データまたは上記相関出力データの1つに追加されていない、上記訓練データセットの残りのサンプルを判定し、
上記訓練データセットの上記残りのサンプルに基づいて、2つ以上の推論モデルに対して追加の分類データを生成することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致するか判定することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致しない場合、上記訓練データセットの上記残りのサンプルを非相関出力データに追加することと、
上記2つ以上の推論モデルそれぞれに対して生成された上記追加の分類データが一致する場合、上記訓練データセットの上記残りのサンプルを相関出力データに追加することと、を実行させる命令を格納する、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記2つ以上の推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの2つ以上を含む、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[入力デバイスに対するソース信頼性適応]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
入力デバイスに対する入力デバイス特徴を判定することと、
上記入力デバイス特徴に基づいて、訓練されていない推論モデルを選択することと、
上記入力デバイス特徴に基づいて選択された上記訓練されていない推論モデルを、上記入力デバイスからの入力データで訓練することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスから上記入力データおよび上記入力デバイス特徴を受信することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスに上記入力デバイス特徴をリクエストすることを実行させる命令を格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記訓練されていない推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数を含む、項目1に記載の装置。
(項目5)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
入力デバイスに対する入力デバイス特徴を判定することと、
上記入力デバイス特徴に基づいて、訓練された推論モデルを選択することと、
上記入力デバイス特徴に基づいて選択された上記推論モデルで、上記入力デバイスからの入力データを分類することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目6)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスから上記入力データおよび上記入力デバイス特徴を受信することを実行させる命令を格納する、項目5に記載の装置。
(項目7)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力デバイスに上記入力デバイス特徴をリクエストすることを実行させる命令を格納する、項目6に記載の装置。
(項目8)
上記訓練されていない推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数を含む、項目5に記載の装置。
[訓練セットとモデルとの信頼できる関連付け]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
入力データを受信することと、
上記入力データをトランスコードすることと、
上記トランスコードされた入力データに基づいて、訓練データセットインテグリティステート(TSIS)値を生成することと、
推論モデルが上記入力データに基づいて訓練されたことを確認可能とするように、上記TSIS値を出力として提供することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記入力データに基づいて上記推論モデルを訓練することと、
上記出力において、上記推論モデルを提供することと、を実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
上記推論モデルに基づいて、推論モデルインテグリティステート(IMIS)値を生成することと、
上記出力において、上記IMIS値を提供することと、を実行させる命令を格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記TSIS値、上記IMIS値、および上記推論モデルは、タプルとして、上記出力において提供される、項目3の装置。
(項目5)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記入力データをトランスコードするために、上記入力データを数学的表現に変換することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目6)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、暗号化関数により上記TSIS値を生成することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目7)
回路により実行されると、前記回路に、
入力データを受信することと、
上記入力データをトランスコードすることと、
上記トランスコードされた入力データに基づいて、訓練データセットインテグリティステート(TSIS)値を生成することと、
推論モデルが上記入力データに基づいて訓練されたことを確認可能とするように、上記TSIS値を出力として提供することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記入力データに基づいて上記推論モデルを訓練することと、
上記出力において、上記推論モデルを提供することと、実行させる、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記推論モデルに基づいて、推論モデルインテグリティステート(IMIS)値を生成することと、
上記出力において、上記IMIS値を提供することと、を実行させる、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記TSIS値、上記IMIS値、および上記推論モデルは、タプルとして、上記出力において提供される、項目9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、上記入力データをトランスコードするために、上記入力データを数学的表現に変換することを実行させる、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、暗号化関数により上記TSIS値を生成することを実行させる、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[敵対的訓練後の推論モデルリカバリ]
(項目1)
回路と、
上記回路により実行されると、上記回路に、敵対的訓練からリカバリするために、敵対的テスト/訓練データで、推論モデルを訓練することを実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
回路により実行されると、前記回路に、敵対的訓練からリカバリするために、敵対的テスト/訓練データで、推論モデルを訓練することを実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[安全なモデル実行のための敵対的訓練]
(項目1)
回路と、
上記回路により実行されると、上記回路に、
推論モデルを、少なくともパブリックモデルパーティションと、プライベートモデルパーティションとに分割することと、
敵対的モデルに部分的に基づいて上記プライベートモデルパーティションを訓練することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
回路により実行されると、前記回路に、
推論モデルを、少なくともパブリックモデルパーティションと、プライベートモデルパーティションとに分割することと、
敵対的モデルに部分的に基づいて上記プライベートモデルパーティションを訓練することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[エッジデバイスに対するプライバシー配慮特徴バランサ]
(項目1)
回路と、
上記回路に結合されるメモリであって、上記回路により実行されると、上記回路に
入力デバイスから入力データを受信することと、
上記入力データにより推論モデルを実行することに部分的に基づいて、出力データを生成することと、
スクリーニングされた出力データを生成するために、上記出力データをフィルタリングすることと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記出力データは、複数のクラスの少なくとも1つのインジケーションを含み、
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記複数のクラスの上記少なくとも1つが、上記複数のクラスのサブセット内に含まれるか判定することと、
上記出力データをフィルタリングするために、上記複数のクラスの上記サブセット内に含まれた上記複数のクラスの上記少なくとも1つへのインジケーションを除去することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記回路に結合され、ネットワークに結合するインタフェースをさらに備え、
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、サーバから上記インタフェースを介して、上記複数のクラスの上記サブセットのインジケーションを含むプライバシーレベル仕様を受信することを実行させる命令をさらに格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、上記インタフェースを介して、上記スクリーニングされた出力を上記サーバに提供することを実行させる命令をさらに格納する、項目3に記載の装置。
(項目5)
上記メモリは、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記サーバから、上記回路のスクリーニング性能を報告するインジケーションを含むクエリを受信することと、
上記サーバに、上記回路の上記スクリーニング性能のインジケーションを含む報告を送信することと、を実行させる命令をさらに格納する、項目3に記載の装置。
(項目6)
回路により実行されると、前記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
上記入力データにより推論モデルを実行することに部分的に基づいて、出力データを生成することと、
スクリーニングされた出力データを生成するために、上記出力データをフィルタリングすることと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目7)
上記出力データは、複数のクラスの少なくとも1つのインジケーションを含み、
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記複数のクラスの上記少なくとも1つが、上記複数のクラスのサブセット内に含まれるか判定することと、
上記出力データをフィルタリングするために、上記複数のクラスの上記サブセット内に含まれた上記複数のクラスの上記少なくとも1つへのインジケーションを除去することと、ことを実行させる、項目6に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記回路に結合され、ネットワークに結合するインタフェースをさらに備え、
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、サーバから上記インタフェースを介して、上記複数のクラスの上記サブセットのインジケーションを含むプライバシーレベル仕様を受信することを実行させる、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、上記インタフェースを介して、上記スクリーニングされた出力を上記サーバに提供することを実行させる、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、
上記サーバから、上記回路のスクリーニング性能を報告するインジケーションを含むクエリを受信することと、
上記サーバに、上記回路の上記スクリーニング性能のインジケーションを含む報告を送信することと、を実行させる、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[プライバシー配慮マルチロケーションモデル実行]
(項目1)
回路と、
上記回路により実行されると、上記回路に、
サーバ性能を判定するためにサーバにクエリすることと、
推論モデルを、上記サーバ性能に部分的に基づいて、複数のモデルスライスに分割することと、
上記サーバに、上記モデルスライスのインジケーションと、上記モデルスライスを分散方式で実行する命令とを含む情報要素を送信することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
回路により実行されると、前記回路に、
サーバ性能を判定するためにサーバにクエリすることと、
推論モデルを、上記サーバ性能に部分的に基づいて、複数のモデルスライスに分割することと、
上記サーバに、上記モデルスライスのインジケーションと、上記モデルスライスを分散方式で実行する命令とを含む情報要素を送信することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[入力品質補償のための繰り返し推論]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
入力データを受信することと、
分類データを生成するために、推論モデルに基づいて、上記入力データを分類することと、
上記分類データに基づいて、上記入力データを許容不能と評価することと、
上記分類データが許容不能と評価されると、拡張入力データを生成するために、上記入力データを修正することと、
拡張分類データを生成するために、上記推論モデルに基づいて、上記拡張入力データを分類することと、
上記拡張分類データに基づいて、上記拡張入力データを許容可能と評価することと、
上記拡張分類データを出力データとして提供することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記分類データは、上記入力データのクラスと、上記クラスの精度に関連付けられた信頼性レベルとを含み、
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、上記分類データを、上記信頼性レベルが閾値未満であると許容不能と評価し、上記分類データを、上記信頼性レベルが上記閾値を超えると許容可能と評価することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、ガンマ変化、画素シフト、ノイズ除去、エラー修正のうちの1または複数により、上記入力データを修正することを実行させる命令を格納する、項目2に記載の装置。
(項目4)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、動作異常を検出するために、上記分類データと、上記拡張分類データとを比較することを実行させる命令を格納する、項目1記載の装置。
(項目5)
上記推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数を含む、項目1に記載の装置。
(項目6)
上記入力データは、上記推論モデルにより分類される1または複数のサンプルのデータセットを含む、項目1に記載の装置。
(項目7)
回路により実行されると、前記回路に、
入力データを受信することと、
分類データを生成するために、推論モデルに基づいて、上記入力データを分類することと、
上記分類データに基づいて、上記入力データを許容不能と評価することと、
上記分類データが許容不能と評価されると、拡張入力データを生成するために、上記入力データを修正することと、
拡張分類データを生成するために、上記推論モデルに基づいて、上記拡張入力データを分類することと、
上記拡張分類データに基づいて、上記拡張入力データを許容可能と評価することと、
上記拡張分類データを出力データとして提供することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目8)
上記分類データは、上記入力データのクラスと、上記クラスの精度に関連付けられた信頼性レベルとを含み、
上記媒体は、上記回路により実行されると、上記回路に、上記分類データを、上記信頼性レベルが閾値未満であると許容不能と評価し、上記分類データを、上記信頼性レベルが上記閾値を超えると許容可能と評価することを実行させる命令を格納する、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、ガンマ変化、画素シフト、ノイズ除去、エラー修正のうちの1または複数により、上記入力データを修正することを実行させる、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、動作異常を検出するために、上記分類データと、上記拡張分類データとを比較することを実行させる、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
上記推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数を含む、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記入力データは、上記推論モデルにより分類される1または複数のサンプルのデータセットを含む、項目7に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[暗号化モデルの活性化関数]
(項目1)
プロセッサと、
上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、
推論モデル内の各層に対する各出力特徴マップに対応する1または複数のマトリクスを初期化することと、
活性化統計を生成するために、データセット内のサンプルの活性化を、上記1または複数のマトリクスに蓄積することと、
第1、第2、および第3パラメータを決定することであって、上記第1パラメータは、固定される活性化のパーセントを含み、上記第2パラメータは、上記推論モデル内の発火すべきノードの総パーセントを含み、上記第3パラメータは、固定された活性化が得られる総上位活性化のパーセンタイルを含む、決定することと、
上記活性化統計、上記第1パラメータ、上記第2パラメータ、および上記第3パラメータ基づいて、専用活性化関数を実施することと、を実行させる命令を格納するメモリとを備える装置。
(項目2)
上記データセット内のサンプルの活性化は、上記推論モデルの各層の活性化マップの格納時に、各サンプルを順伝播することで蓄積される、項目1に記載の装置。
(項目3)
上記専用活性化関数の実施は、処理される層に対する対応するマトリクス内の全てのノードを通過することを含む、項目1に記載の装置。
(項目4)
活性化パーセントは、上記推論モデル内の1または複数のノードをランダムに発火することで満たされる、項目1に記載の装置。
(項目5)
上記活性化パーセントは、上記第2パラメータ引く上記第1パラメータに等しい、項目4に記載の装置。
(項目6)
上記メモリは、上記プロセッサにより実行されると、上記プロセッサに、ユーザから受信した入力に基づいて、上記第1、第2、および第3パラメータを決定することを実行させる命令を格納する、項目1に記載の装置。
(項目7)
上記推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数を含む、項目1に記載の装置。
(項目8)
回路により実行されると、前記回路に、
推論モデル内の各層に対する各出力特徴マップに対応する1または複数のマトリクスを初期化することと、
活性化統計を生成するために、データセット内のサンプルの活性化を、上記1または複数のマトリクスに蓄積することと、
第1、第2、および第3パラメータを決定することであって、上記第1パラメータは、固定される活性化のパーセントを含み、上記第2パラメータは、上記推論モデル内の発火すべきノードの総パーセントを含み、上記第3パラメータは、固定された活性化が得られる総上位活性化のパーセンタイルを含む、決定することと、
上記活性化統計、上記第1パラメータ、上記第2パラメータ、および上記第3パラメータ基づいて、専用活性化関数を実施することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目9)
上記データセット内のサンプルの活性化は、上記推論モデルの各層の活性化マップの格納時に、各サンプルを順伝播することで蓄積される、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目10)
上記専用活性化関数の実施は、処理される層に対する対応するマトリクス内の全てのノードを通過することを含む、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目11)
活性化パーセントは、上記推論モデル内の1または複数のノードをランダムに発火することで満たされる、項目10に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目12)
上記活性化パーセントは、上記第2パラメータ引く上記第1パラメータに等しい、項目11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目13)
上記命令は、上記回路により実行されると、上記回路に、ユーザから受信した入力に基づいて、上記第1、第2、および第3パラメータを決定することを実行させる、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
(項目14)
上記推論モデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長・短期記憶(LSTM)ネットワーク、ディープニューラルネットワーク(DNN)、ベイジアンビリーフネットワーク、ボルツマンマシンのうちの1または複数含む、項目8に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
[モデル保護のためのマルチパーティ実行]
(項目1)
回路と、
上記回路により実行されると、上記回路に、
推論モデルを、複数のモデルスライスに分割することと、
複数の敵対的モデルに部分的に基づいて上記複数のモデルスライスを訓練することと、を実行させる命令を格納するメモリと
を備える装置。
(項目2)
回路により実行されると、前記回路に、
推論モデルを、複数のモデルスライスに分割することと、
複数の敵対的モデルに部分的に基づいて上記複数のモデルスライスを訓練することと、を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
Claims (29)
- 回路と
前記回路に結合されたメモリであって、前記回路により実行されると、前記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
可視クラスまたは隠れクラスのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に応じて、前記可視クラスのインジケーションを含む難読化された出力を生成することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記難読化された出力を前記出力コンシューマに提供することと、
を実行させる命令を格納するメモリと
を備える装置。 - 前記可視クラスは、前記推論モデルにより分類されるオブジェクトのカテゴリに対応し、前記隠れクラスは、潜在的なプロービングを示すオブジェクトのカテゴリに対応する、請求項1に記載の装置。
- 前記メモリは、前記回路により実行されると、前記回路に、前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に基づいて、監視システムにアラートを送信することを実行させる命令をさらに格納する、請求項1または2に記載の装置。
- 前記メモリは、前記回路により実行されると、前記回路に、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記入力データおよび前記入力デバイスの少なくとも一方のインジケーションを含むフォレンジックデータを収集することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記フォレンジックデータを前記監視システムに提供することと、を実行させる命令をさらに格納する、請求項3に記載の装置。 - 前記可視クラスは複数の可視クラスを含み、前記出力データは、前記隠れクラスまたは前記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の装置。
- 前記隠れクラスは複数の隠れクラスを含み、前記出力データは、前記複数の隠れクラスの1つまたは複数の前記可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の装置。
- 前記複数の隠れクラスの少なくとも1つが、前記入力データとして許可されていない、ブラックリストに登録されているオブジェクトに対応する、請求項6に記載の装置。
- 前記メモリは、前記回路により実行されると、前記回路に、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定することと、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む難読化された出力を生成することと、を実行させる命令をさらに格納する、請求項6に記載の装置。 - 回路と
前記回路に結合されたメモリであって、前記回路により実行されると、前記回路に、
入力デバイスから入力データを受信することと、
複数の可視クラスの1つまたは複数の隠れクラスの1つのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供することと、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定することと、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む難読化された出力を生成することと、
を実行させる命令を格納するメモリと
を備える装置。 - 前記回路および前記メモリを有する信頼できる実行環境(TEE)を備える、請求項1から5のいずれか一項に記載の装置。
- 回路に、
入力デバイスから入力データを受信する手順と、
可視クラスまたは隠れクラスのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に応じて、前記可視クラスのインジケーションを含む難読化された出力を生成する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記難読化された出力を前記出力コンシューマに提供する手順と、
を実行させるための、プログラム。 - 前記可視クラスは、前記推論モデルにより分類されるオブジェクトのカテゴリに対応し、前記隠れクラスは、潜在的なプロービングを示すオブジェクトのカテゴリに対応する、請求項11に記載のプログラム。
- 前記回路に、前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に基づいて、監視システムにアラートを送信する手順をさらに実行させるための、請求項11または12に記載のプログラム。
- 前記回路に、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記入力データおよび前記入力デバイスの少なくとも一方のインジケーションを含むフォレンジックデータを収集する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記フォレンジックデータを前記監視システムに提供する手順と、
をさらに実行させるための、請求項13に記載のプログラム。 - 前記可視クラスは複数の可視クラスを含み、前記出力データは、前記隠れクラスまたは前記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項11から14のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記隠れクラスは複数の隠れクラスを含み、前記出力データは、前記複数の隠れクラスの1つまたは複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項11から15のいずれか一項に記載のプログラム。
- 前記複数の隠れクラスの少なくとも1つが、前記入力データとして許可されていない、ブラックリストに登録されているオブジェクトに対応する、請求項16に記載のプログラム。
- 前記回路に、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定する手順と、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む難読化された出力を生成する手順と、
をさらに実行させるための、請求項16に記載のプログラム。 - 回路に、
入力デバイスから入力データを受信する手順と、
複数の可視クラスの1つまたは複数の隠れクラスの1つのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供する手順と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定する手順と、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む難読化された出力を生成する手順と、
を実行させるための、プログラム。 - 前記回路は信頼できる実行環境(TEE)の一部である、請求項11から15のいずれか一項に記載のプログラム。
- 請求項11から20のいずれか一項に記載のプログラムを格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 入力デバイスから入力データを受信する段階と、
可視クラスまたは隠れクラスのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に応じて、前記可視クラスのインジケーションを含む難読化された出力を生成する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記難読化された出力を前記出力コンシューマに提供する段階と、
を備えるコンピュータ実装方法。 - 前記可視クラスは、前記推論モデルにより分類されるオブジェクトのカテゴリに対応し、前記隠れクラスは、潜在的なプロービングを示すオブジェクトのカテゴリに対応する、請求項22に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に基づいて、監視システムにアラートを送信する段階を備える、請求項22または23に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記入力データおよび前記入力デバイスの少なくとも一方のインジケーションを含むフォレンジックデータを収集する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記フォレンジックデータを前記監視システムに提供する段階と、を備える、請求項24に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記可視クラスは複数の可視クラスを含み、前記出力データは、前記隠れクラスまたは前記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項22から25のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記隠れクラスは複数の隠れクラスを含み、前記出力データは、前記複数の隠れクラスの1つまたは前記複数の可視クラスの1つのインジケーションを含む、請求項26に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという前記判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定する段階と、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む前記難読化された出力を生成する段階と、を備える、請求項27に記載のコンピュータ実装方法。 - 入力デバイスから入力データを受信する段階と、
複数の可視クラスの1つまたは複数の隠れクラスの1つのいずれかのインジケーションを含む出力データを、前記入力データで推論モデルを実行することに部分的に基づいて生成する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むかを判定する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含まないという判定に基づいて、前記生成された出力データを出力コンシューマに提供する段階と、
前記出力データが前記隠れクラスのインジケーションを含むという判定に応じて、前記出力データにより示された前記複数の隠れクラスの前記1つに関連付けられた、前記複数の可視クラスの1つを特定する段階と、
前記複数の可視クラスの前記特定された1つのインジケーションを含む難読化された出力を生成する段階と、
を備えるコンピュータ実装方法。
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