Verifiable and Confidential DNN Inference on Low-End Edge Devices

本文针对低端边缘设备上部署深度神经网络（DNN）推理时面临的两个关键挑战：模型机密性保护（防止被受损的边缘系统窃取）和可验证推理（确保推理结果正确且未被篡改）。现有方案要么将部分模型和推理软件置于可信执行环境（TEE）中，导致高成本和依赖于

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