[发明专利]基于PUF的卷积神经网络模型知识产权保护方法在审
| 申请号： | 202211143537.4 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115545154A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 李大伟;任阳坤;刘镝;李世中;关振宇;孙钰;崔剑;刘建伟 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 顾鲜红 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于PUF的卷积神经网络模型知识产权保护方法，包括：在现场可编程逻辑门阵列上实现物理不可克隆函数，提供与特定现场可编程逻辑门阵列绑定的唯一指纹。用真数据集和伪数据集分别训练卷积神经网络模型获得真模型和伪模型，通过执行混淆算法来利用物理不可克隆函数响应混合真模型和伪模型同层的两个参数矩阵。混淆完成后，在模型中加入依赖于物理不可克隆函数响应的恢复卷积层，使得只有当卷积神经网络模型在特定现场可编程逻辑门阵列上运行时才能计算出正确结果。由此，将物理不可克隆函数用于卷积神经网络模型的IP保护，将IP保护工作从模型被窃取之后提前到被窃取之前。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 puf 卷积 神经网络 模型 知识产权保护 方法 | ||
【主权项】：
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