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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本申请涉及一种基于端边云协同的OVD多模态大模型参数可信下发方法，其中，方法包括：通过云中心切分OVD多模态大模型，并向边缘服务器缓存部分模型，边缘设备进行模型混淆并将混淆后的模型保存至TEE；当智能设备向边缘服务器请求模型时，边缘服务器将缓存的模型下发至智能设备，智能设备加载部分OVD模型实时推理，从而充分利用端边云各层资源，实现了OVD多模态大模型参数的可信下发。由此，解决了现有技术无法适用于海量智能设备的智慧安防场景和OVD多模态大模型部署，且缺乏有效的模型资产保护机制等问题。
主权项：1.一种基于端边云协同的OVD多模态大模型参数可信下发方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预设的云中心对OVD多模态大模型的图像编码器进行签名，并将签名后的图像编码器缓存至目标边缘服务器，且所述目标边缘服务器生成盲化因子，以利用所述盲化因子对所述图像编码器进行模型混淆，获取混淆的图像编码器模型参数，同时将所述盲化因子和混淆的图像编码器模型参数分别缓存至所述目标边缘服务器中的TEE和REE；利用所述云中心对预设的智能设备进行批量身份验证，得到智能设备身份认证结果，所述目标边缘服务器基于所述智能设备身份认证结果，加密所述盲化因子，并将所述混淆的图像编码器模型参数和加密后的盲化因子下发至所述智能设备，且将所述混淆的图像编码器模型参数和所述加密后的盲化因子分别加载至智能设备REE和智能设备TEE，同时对所述混淆的图像编码器模型参数和所述加密后的盲化因子进行可信度和完整性验证；在所述混淆的图像编码器模型参数和所述加密后的盲化因子通过可信度和完整性验证的情况下，通过所述云中心生成目标文本任务，并利用所述OVD多模态大模型的文本编码器获得所述目标文本任务的文本嵌入特征，且将所述文本嵌入特征下发至所述目标边缘服务器，利用所述目标边缘服务器下发推理请求至所述智能设备，以通过所述智能设备对所述图像编码器进行模型推理，得到图像嵌入特征，同时利用预设跨模态特征比较策略比较所述图像嵌入特征和所述文本嵌入特征，得到满足预设相似度要求的目标图像嵌入特征，以将所述目标图像嵌入特征作为所述目标文本任务的推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于端边云协同的OVD多模态大模型参数可信下发方法
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