当前位置：
X-MOL 学术
›
IEEE Des. Test
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Intellectual Property Protection of Deep-Learning Systems via Hardware/Software Co-Design
IEEE Design & Test ( IF 2 ) Pub Date : 2023-08-09 , DOI: 10.1109/mdat.2023.3303435 Huili Chen 1 , Cheng Fu 1 , Bita Darvish Rouhani 2 , Jishen Zhao 1 , Farinaz Koushanfar 1
IEEE Design & Test ( IF 2 ) Pub Date : 2023-08-09 , DOI: 10.1109/mdat.2023.3303435 Huili Chen 1 , Cheng Fu 1 , Bita Darvish Rouhani 2 , Jishen Zhao 1 , Farinaz Koushanfar 1
Affiliation
Editor’s notes: This article protects deep learning models by leveraging hardware device-specific model fingerprinting and trusted execution environment. —Gang Qu, University of Maryland, USA
中文翻译：
通过软硬件协同设计保护深度学习系统的知识产权
编者注：本文利用特定于硬件设备的模型指纹识别和可信执行环境来保护深度学习模型。—曲刚，美国马里兰大学
更新日期：2023-08-09
中文翻译：
通过软硬件协同设计保护深度学习系统的知识产权
编者注：本文利用特定于硬件设备的模型指纹识别和可信执行环境来保护深度学习模型。—曲刚，美国马里兰大学
京公网安备 11010802027423号