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申请/专利权人：深圳市鼎飞技术有限公司
摘要：本发明公开一种神经网络模型软硬件协同加密方法。本发明通过采用加密芯片进行密钥的存储和读取，加速模型的加解密速度，避免模型参数量较大时导致加解密耗时较长，通过在模型中预置自定义鉴权算子，在运行过程中通过自定义算子获取运行终端设备的硬件指纹信息，并将对应的终端设备指纹信息与鉴权服务器进行二次校验，阻止非授权终端的运行行为。通过生成与对应硬件指纹相应的Salt值与密钥共同对模型进行加密，密钥和Salt值存储于鉴权服务器或加密芯片中，便于用户从鉴权服务器或加密芯片中获取解密密钥以及Salt值对模型进行解密，以及运行时对设备的指纹信息进行匹配和鉴权，以此提高模型加密和运行的安全性，避免出现被非法使用或窃取等情况的风险。
主权项：1.一种神经网络模型软硬件协同加密方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：在模型中增加自定义鉴权算子，在自定义鉴权算子中内置权限验证逻辑；步骤2：将需要提前运行的终端设备硬件的指纹信息进行保存；步骤3：使用加密密钥及根据对应硬件指纹生成的Salt值共同对模型进行加密；步骤4：将加密后的模型和应用部署在目标终端设备中；步骤5：将密钥保存至加密芯片的存储区域；步骤6：在终端设备中运行模型或应用时，获取加密芯片中的密钥，获取与密钥匹配的Salt值组合，并通过crypto调用硬件加速模型解密；步骤7：运行时模型中的自定算子获取终端硬件指纹信息并校验是否授权；步骤8：如果不能通过校验，则停止模型或应用的运行；步骤9：如果校验通过，则执行后续模型算子，并获取模型运行结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市鼎飞技术有限公司 一种神经网络模型软硬件协同加密方法
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