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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了基于可信执行环境的深度神经网络模型安全推理方法及装置，所述方法包括：对原始深度神经网络模型进行预处理，将其分为骨干网络和轻量网络两部分；对样本数据进行预处理，依据轻量模型与原始模型的通道比例，将样本数据划分为两部分：一部分用于输入骨干网络，以训练整体网络，另一部分仅输入轻量网络，用以精度补偿；基于预处理后的样本数据对预处理过的原始模型进行训练，通过融合骨干网络和轻量网络的输出来设计损失函数，形成一个具备双重精度特性的模型：精度较低的骨干网络和精度较高的轻量网络；将训练完毕的双精度模型部署至具备可信执行环境的移动边缘设备上。本发明有效提升了边缘设备上深度神经网络推理的安全性。
主权项：1.一种基于可信执行环境的深度神经网络模型安全推理方法，其特征在于，包括以下步骤：模型预处理：将原始深度神经网络模型作为骨干网络，并按照设置的通道比，复制一个结构相同但拥有更少参数量的网络作为轻量网络，将骨干网络和轻量网络连接形成整体网络；数据预处理：对用于训练原始深度神经网络模型的数据进行预处理，并按照设定的通道比将数据划分为两部分，分别用于输入骨干网络进行整体网络模型的训练和输入轻量网络对轻量网络精度进行纠正；模型训练：基于预处理后的样本数据，对预处理后的网络模型进行训练，在训练的过程中，结合骨干网络和轻量网络的输出设计损失函数，引导骨干网络的更新，形成一个具备双重精度特性的网络模型；模型保存及应用：训练结束后，将骨干网络和轻量网络下发至边缘设备，将骨干网络部署在边缘设备的正常环境中，将轻量网络部署在边缘设备的可信执行环境中，整体网络用于进行关联任务的分类预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于可信执行环境的深度神经网络模型安全推理方法及装置
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