邊緣AI模型的反逆向工程：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆與硬件綁定技術(shù)

隨著邊緣計(jì)算與AI技術(shù)的深度融合，邊緣AI模型在智能安防、自動(dòng)駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，模型作為AI系統(tǒng)的核心資產(chǎn)，面臨嚴(yán)重的逆向工程威脅：攻擊者可通過反編譯、模型竊取等技術(shù)手段，獲取模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，進(jìn)而復(fù)現(xiàn)或篡改模型，導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄露、服務(wù)中斷甚至安全漏洞。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆與硬件綁定的綜合防御框架，通過代碼混淆、硬件特征綁定與動(dòng)態(tài)加密技術(shù)，構(gòu)建多層次防護(hù)體系。