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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提出一种面向CPU+GPU异构平台的可验证边缘学习推理方法，通过在TEE中利用CPU执行权重参数校验和卷积计算过程验证，并利用边缘设备上的GPU加速模型的可验证推理；可验证推理过程分为部署阶段和推理阶段；部署阶段在TEE中生成深度学习模型的每一层权重的哈希签名，并利用TEE安全存储服务对模型结构文件、权重文件和哈希签名进行加密，然后将加密后的模型文件保存在REE文件系统中；推理阶段通过在TEE中对比权重参数的哈希签名来确保卷积层权重的完整性，并利用所设计的IFA算法验证REE中GPU上卷积运算结果的正确性。本发明可同时实现内存和外存中深度学习模型权重的完整性保护，并保证卷积计算结果的正确性和模型推理结果的可验证性。
主权项：1.一种面向CPU+GPU异构平台的可验证边缘学习推理方法，其特征在于，DarkneTV通过在TEE中执行的权重参数校验和卷积计算过程验证，实现边缘设备上深度学习模型的可验证推理及其加速，保护深度学习模型的完整性和推理结果的正确性；所述可验证推理过程分为部署阶段和推理阶段；所述部署阶段在TEE中生成深度学习模型中每层权重的哈希签名，并对模型结构文件、权重文件和哈希签名进行加密，然后以加密文件形式保存在REE中；所述推理阶段通过在TEE中对比哈希签名来校验卷积层权重的完整性，并利用所设计的IFA算法验证REE中卷积运算结果的正确性，以判断推理过程是否被攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 面向CPU+GPU异构平台的可验证边缘学习推理方法
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