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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 487 - 499 (13page)
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딥러닝과 같은 기계학습 기술은 최근에 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 딥러닝은 최근 낮은 컴퓨팅 성능을 가지는 임베디드 기기 및 엣지 디바이스에서 보안성 향상을 위해 ARM TrustZone과 같은 신뢰 수행 환경에서 수행되는데, 이와 같은 실행 환경에서는 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 정상적인 수행에 방해를 받는다. 이를 극복하기 위해 DNN 모델 partitioning을 통해 TEE의 제한된 memory를 효율적으로 사용하며 DNN 모델을 보호하는 TPMP를 제안한다. TPMP는 최적화된 memory 스케줄링을 통해 기존의 memory 스케줄링 방법으로 수행할 수 없었던 모델들을 TEE 내에서 수행하여 시스템 자원 소모를 거의 증가시키지 않으면서 DNN의 높은 기밀성을 달성한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 위협 모델
IV. 디자인
V. 구현
VI. 실험 결과
VII. 관련 연구
VIII. 고찰
IX. 결론
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Li E, Zhou Z, Chen X. “Edge intelligence: On-demand deep learning model co-inference with device-edge synergy”, pp. 31-36, Jun. 2018.
Li H, Ota K, Dong M. “Learning IoT in edge: Deep learning for the internet of things with edge computing.” IEEE network, vol. 32, no. 1, pp.96-101, Jan. 2018.
Wu C, Brooks D, Chen K, et al. “Machine learning at facebook: Understanding inference at the edge”, pp.331-344, Mar. 2019.
Xu X, Ding Y, Hu SX, et al. “Scaling for edge inference of deep neural networks. Nature Electronics”, Vol. 1. no. 4, pp.216-222, Apr. 2018.
Sundararajan K, Woodard DL. “Deep learning for biometrics: A survey.” ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 51, no. 3, pp. 1-34, May. 2019.
Li H, Ota K, Dong M. “Learning IoT in edge: Deep learning for the internet of things with edge computing.” IEEE network, vol. 32, no. 1, pp.96-101, Jan. 2018.
Wu C, Brooks D, Chen K, et al. “Machine learning at facebook: Understanding inference at the edge”, pp.331-344, Mar. 2019.
Xu X, Ding Y, Hu SX, et al. “Scaling for edge inference of deep neural networks. Nature Electronics”, Vol. 1. no. 4, pp.216-222, Apr. 2018.
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