标签：可信

2026-03-09andy阅读(53)评论(0)

如何利用计算图切分实现可信环境（TEE）与非安全环境（REE）协同推理 在端侧AI应用中，保护模型权重或用户隐私数据至关重要。传统的全加密推理（如全同态加密）性能极差，而“计算图切分”技术提供了一种实用的平衡方案：将涉及敏感隐私的计算环节（...

2026-03-08andy阅读(41)评论(0)

如何在 OP-TEE 内部实现卷积算子：解决浮点运算缺失的定点化替代方案 在安全领域，将深度学习模型部署到 OP-TEE (Open Portable Trusted Execution Environment) 是保护隐私数据的常见需求。...

2026-03-07andy阅读(62)评论(0)

在端侧 AI 安全领域，TEE（可信执行环境，如 ARM TrustZone）是保护模型资产的核心手段。然而，开发者面临一个物理上的‘死结’：TEE 的 Secure RAM 通常被硬件锁定在 64MB-128MB 以内，而如今即便是一个轻...

2026-03-07andy阅读(60)评论(0)

为什么需要 TEE 可信推理？ 在移动端或边缘侧部署 AI 模型时，模型资产的安全性面临严峻挑战。传统的磁盘加密或混淆技术容易被 Root 权限后的攻击者通过内存镜像、侧信道分析等手段破解。ARM TrustZone 技术提供的 TEE (...