端侧AI模型安全防护与加密实战 · 课程目录

AI模型安全概述威胁

模型窃取·对抗攻击·数据投毒·防护重要性

端侧部署环境分析 TEE/REE

移动端·IoT·边缘安全特性对比

密码学基础回顾 AES/RSA

对称/非对称加密·哈希函数应用

模型文件加密 AES-GCM

ONNX/TFLite 加密存储与解密加载

密钥管理策略 HSM/SE

硬件安全模块·TEE密钥派生与存储

白盒密码技术抗白盒

密钥隐藏于算法·抵御白盒攻击

模型混淆与混淆逆向

结构/权重混淆·增加逆向难度

模型水印技术版权

不可见水印·版权追踪与侵权取证

对抗样本防御鲁棒性

对抗训练·输入预处理·防御蒸馏

模型完整性校验签名

数字签名·哈希校验·防篡改

安全推理环境 TEE

ARM TrustZone·Intel SGX推理

模型访问控制权限

身份认证·权限管理·接口设计

联邦学习中的安全差分隐私

梯度加密·差分隐私·端侧联邦

模型剪枝与量化安全攻击面

轻量化技术带来的新攻击面

侧信道攻击与防御时序/功耗

时序攻击·功耗分析·防护措施

模型逆向工程防护混淆

代码混淆·控制流平坦化

安全模型训练同态加密

数据脱敏·梯度裁剪·同态加密

模型更新与版本管理 OTA

安全OTA·防止回滚攻击

端侧AI安全标准与合规 GDPR

个人信息保护法·部署要求

安全评估与渗透测试测试

方法论·工具·端侧AI评估

案例·Android TFLite加密实战

基于Android平台加密与安全加载

案例·TrustZone推理 ARM

基于ARM TrustZone安全推理实现

案例·差分隐私训练 TF Privacy

TensorFlow Privacy实现

案例·模型水印嵌入 PyTorch

水印嵌入与提取实战

案例·对抗样本攻防 FGSM/PGD

生成与防御实战

案例·OpenSSL签名验证签名

模型文件签名与验证

案例·白盒AES模型保护白盒

白盒AES实现与模型保护结合

案例·侧信道模拟防护功耗

侧信道攻击模拟与防护

综合项目·端到端安全推理系统

构建端侧AI安全推理系统

前沿趋势与展望后量子

同态加密·后量子密码学影响