[发明专利]边缘节点上的高通量隐私友好硬件辅助机器学习在审
| 申请号： | 201910336768.9 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110414273A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 乔普·威廉·波斯;马克·茹瓦 | 申请（专利权）人： | 恩智浦有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/64 | 分类号： | G06F21/64;G06F21/62;H04L9/32;H04L9/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 潘军 |
| 地址： | 荷兰埃因霍温高科*** | 国省代码： | 荷兰;NL |
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| 摘要： | 一种装置，其包括：存储器；处理器，其被配置成实现加密机器学习模型，所述加密机器学习模型被配置成：基于接收的数据评估所述加密学习模型，以产生加密机器学习模型输出；产生验证信息；防篡改硬件，其被配置成：基于所述验证信息验证所述加密机器学习模型输出；并且当验证所述加密机器学习模型输出时，解密所述加密机器学习模型输出。 | ||
| 搜索关键词： | 加密机器 学习 输出 验证信息 配置 验证 防篡改硬件 边缘节点 机器学习 数据评估 硬件辅助 存储器 高通量 处理器 解密 加密 隐私 | ||
【主权项】：
1.一种装置，其特征在于，包括：存储器；处理器，其被配置成为实现加密机器学习模型，所述加密机器学习模型被配置成：基于接收的数据评估所述加密机器学习模型，以产生加密机器学习模型输出；产生验证信息；防篡改硬件，其被配置成：基于所述验证信息验证所述加密机器学习模型输出；并且当验证所述加密机器学习模型输出时，解密所述加密机器学习模型输出。
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