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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种神经网络模型加密与功能细粒度授权的方法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：CN116561712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310154587.0，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权一种神经网络模型加密与功能细粒度授权的方法是由黄杰;李佩豪设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型加密与功能细粒度授权的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型加密与功能细粒度授权的方法，基于初始训练数据集，构建相应的自动触发密钥生成器或者人工触发密钥数据集；将初始训练数据集分别与生成的触发密钥数据集或人工触发密钥数据集进行混合，构建得到混合训练数据集：利用混合训练数据集训练神经网络模型的方式对模型进行加密，使得无有效许可无法使用模型，更加的安全可靠；在该加密方法的基础上，本发明提出了深度神经网络双重验证的方法，完美躲避了现有的对抗性攻击；此外，本发明还提供一种使用神经网络功能的细粒度授权方法，根据神经网络的不同功能绑定相应的触发密钥，以实现神经网络的细粒度授权使用，具有仅许可用户使用模型部分功能的特点。

本发明授权一种神经网络模型加密与功能细粒度授权的方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的加密方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，基于初始训练数据集，构建相应的自动触发密钥生成器或者人工触发密钥数据集；所述自动触发密钥生成器至少包括特征提取模块和密钥生成模块；所述人工触发密钥数据集是通过人为方式设计的针对初始训练数据集的触发密钥集合； S2，根据步骤S1构建的自动触发密钥生成器或人工触发密钥数据集，将初始训练数据集分别与自动触发密钥生成器生成的触发密钥数据集或人工触发密钥数据集进行混合，构建得到自动混合训练数据集或人工混合训练数据集： 所述自动混合训练数据集至少包括初始训练数据集和注入密钥的合成数据集，其中注入密钥的合成数据集由初始训练数据集中的数据和其所生成的触发密钥数据组合构成； 所述人工混合训练数据集至少包括初始训练数据集和注入密钥的合成数据集，其中注入密钥的合成数据集由初始训练数据集中的数据和其对应的人工触发密钥数据组合构成； S3，建立初始深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、深度自动编码器和生成式对抗网络深度神经网络； S4，训练深度神经网络模型：基于步骤S2获得的自动混合训练数据集或者人工混合训练数据集训练步骤S3建立的深度神经网络，通过监督训练为模型注入触发密钥，多次训练直至损失函数收敛实现模型加密。

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东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；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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