[发明专利]人工智能AI模型的运行方法和装置

说明书

本申请提供了一种人工智能AI模型的运行方法和装置，可以应用于人工智能领域。该方法包括：在丰富执行环境REE中，获取AI模型的输入数据以及AI模型的第二模型参数，第二模型参数是在第一可信执行环境TEE中，通过对AI模型的第一模型参数进行加密得到的；在REE中，基于AI模型以及第二模型参数，对输入数据进行数据处理，得到输出数据；在第二TEE中，对输出数据进行解密，得到解密后的输出数据。有利于提高AI模型的运行速度。避免了传统的AI模型运行方式中，AI模型的全部运算均占用TEE中的计算资源，导致TEE中计算资源供不应求，从而降低了AI模型的运行速度。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，并且更具体地，涉及人工智能模型的运行方法和装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。智能机器可以应用于各个领域，例如，自然语言处理、计算机视觉、决策与推理、人机交互、推荐与搜索等。

通常，上述智能机器的设计原理与实现方法都依赖于AI模型。随着AI技术的发展，AI模型对于企业的价值越来越大，可以视为一种企业资产。越来越多的公司在AI模型的训练过程中投入大量的人力、物力资源，以期望获得性能较好的AI模型。例如，企业会从其他企业收集、购买用于训练AI模型的训练数据，以提升AI模型的训练规模，优化AI模型的训练参数。因此，对AI模型的保护成为了备受关注的问题之一。

目前，为了保证AI模型的安全性，会直接在可信执行环境(Trusted ExecutionEnvironment，TEE)中运行AI模型，如此，可以通过TEE为AI模型提供一个安全的运行环境。然而，AI模型在运行期间，往往需要占用大量的计算资源和存储资源来对输入数据进行数据处理，而TEE能为AI模型提供的计算资源和存储资源非常有限，在一定程度上会限制AI模型的对输入数据进行数据处理的速度。

发明内容

本申请提供了一种人工智能AI模型的运行方法和装置，以提高AI模型对输入数据进行数据处理的速度。

第一方面，提供了一种人工智能AI模型的运行方法，包括：在丰富执行环境REE中，获取所述AI模型的输入数据以及所述AI模型的第二模型参数，所述第二模型参数是在第一可信执行环境TEE中，通过对所述AI模型的第一模型参数进行加密得到的；在所述REE中，基于所述AI模型以及所述第二模型参数，对所述输入数据进行所述数据处理，得到输出数据；在第二TEE中，对所述输出数据进行解密，得到解密后的输出数据。

上述第一TEE与第二TEE可以是相同的可信执行环境，上述第一TEE与第二TEE还可以是不同的可信执行环境。

在本申请实施例中，通过在REE中基于AI模型和第二模型参数，对输入数据进行数据处理，以得到输出数据；并在第二TEE中对所述输出数据进行解密，得到解密后的输出数据，有利于提高AI模型的运行速度。避免了传统的AI模型运行方式中，AI模型的全部运算均占用TEE中的计算资源，导致TEE中计算资源供不应求，从而降低了AI模型的运行速度。

可选地，上述输入数据是在TEE中获取并基于对用户数据进行加密得到的，其中TEE可以是上文中的第一TEE，还可以是上文中的第二TEE，还可以是电子设备中的其他安全执行环境。

在本申请实施例中，通过TEE获取用户数据，并在TEE中对输入数据进行加密，有利于提高用户数据的安全性。

在一种可能的实现方式中，所述第一模型参数与所述第二模型参数为对所述输入数据进行线性运算使用的模型参数。