一种基于策略网络信息的动态神经网络成员推断方法及装置

一种基于策略网络信息的动态神经网络成员推断方法及装置，主要包括：选择与目标模型训练数据集相似分布数据集作为替代数据集，分为成员样本集和非成员样本集；利用成员样本集训练行为与目标模型相似的影子模型；使用二分类器结构作为攻击模型结构，将影子模型对成员样本集和非成员样本集样本处理后输出的logits和策略网络控制流信息组合数据分别标记为成员和非成员，同时将其作为攻击模型训练样本训练攻击模型；基于目标模型对待推断数据样本处理后的策略网络控制流信息与logits信息组合后，输入至攻击模型，攻击模型输出推断结果。该方法和装置能够有效解决传统成员推断方法无法适配动态架构、判别特征失效的固有缺陷。