TBNet：面向TEE环境下深度神经网络模型保护的神经架构防御框架
密码学与安全
2024-05-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
受信任执行环境（TEE）已成为边缘设备保护深度神经网络模型的有前景的解决方案。然而，现有解决方案要么提供的保护不足，要么引入巨大的性能开销。考虑到安全性和性能性，本文提出了TBNet——一个基于TEE的防御框架，从神经网络架构层面保护深度神经网络模型。具体而言，TBNet生成一种新的双分支替代模型，分别利用（1）不可信丰富执行环境（REE）中的计算资源以实现延迟降低，以及（2）物理隔离的TEE以实现模型保护。在树莓派上进行的实验结果表明，TBNet在多样化的深度神经网络模型架构和数据集上，以较低成本实现了高效的模型保护。
引用
@article{arxiv.2405.03974,
title = {TBNet: A Neural Architectural Defense Framework Facilitating DNN Model Protection in Trusted Execution Environments},
author = {Ziyu Liu and Tong Zhou and Yukui Luo and Xiaolin Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.03974},
year = {2024}
}