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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請的專利基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117114061B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311035958.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0495；該發(fā)明授權(quán)基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法是由張璐;慕德俊;張盛兵;樊曉椏;邰瑜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法，通過為集成電路硬件設(shè)計(jì)構(gòu)建能量側(cè)信道安全模型，定義硬件設(shè)計(jì)所需滿足的能量側(cè)信道安全屬性，利用設(shè)計(jì)空間搜索進(jìn)行最優(yōu)化架構(gòu)選擇，實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量側(cè)信道安全模型量化方案，從而揭示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件中能量側(cè)信道漏洞的形成機(jī)制。本發(fā)明能夠進(jìn)一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的計(jì)算性能和安全性能。

本發(fā)明授權(quán)基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于能量側(cè)信道安全的可重構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息并進(jìn)行硬件功能模塊分解； 識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件功能模塊分層結(jié)構(gòu)和模塊間的組合方式，采用硬件描述語言HDL構(gòu)建基本功能模塊的硬件電路RTL寄存器傳輸級設(shè)計(jì)，并定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)功能單元和其連接關(guān)系的存儲，構(gòu)建硬件設(shè)計(jì)的邏輯網(wǎng)表圖； 步驟2：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊能量側(cè)信道原理模型分析； 采用隔離樣本分析法對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊的能量側(cè)信道泄露行為進(jìn)行分析和建模； 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊的能量側(cè)信道動態(tài)函數(shù)Vt的描述如下： Vt＝It*R+L*dIdt+∫ItdtC 其中，It為動態(tài)電流值，R為供電網(wǎng)絡(luò)電阻值，L為供電網(wǎng)絡(luò)電感值，C為固有器件電容、金屬填充、PDN網(wǎng)絡(luò)中的寄生電容三者綜合電容效應(yīng)的等效值；dIdt表示動態(tài)電流It對時(shí)間t的導(dǎo)數(shù)； 定義CSt描述動態(tài)側(cè)信道泄露模型如下： CSt＝Bct+Cct 其中，Bct為模型輸入端比特翻轉(zhuǎn)變化值，Cct為模型組合路徑的比特翻轉(zhuǎn)變化值； 定義NSt描述能量側(cè)信道噪聲模型如下： NSt＝{f1t，f2t，...，fnt} 其中，f1t為查找表產(chǎn)生的噪聲，f2t為塊存儲產(chǎn)生的噪聲，f3t為數(shù)字信號處理單元產(chǎn)生的噪聲，f4t～fnt為其它架構(gòu)變化因素產(chǎn)生的噪聲； 集成多種功能模塊單元的能量側(cè)信道泄露模型得到基本能量側(cè)信道泄露模型庫； 步驟3：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件TDA組合模型構(gòu)建； 采用三步TDA能量側(cè)信道組合模型構(gòu)建方法，通過將步驟1中所構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件功能模塊映射至步驟2中構(gòu)建的基本能量側(cè)信道泄露模型庫，然后采用三步TDA模型組合模型構(gòu)建方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件中的實(shí)例化功能模塊構(gòu)建能量側(cè)信道TDA組合模型，即得到整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)計(jì)的能量側(cè)信道脆弱性組合模型； 步驟4：能量側(cè)信道安全屬性描述； 能量側(cè)信道安全屬性通過兩個(gè)安全指標(biāo)進(jìn)行描述，第一個(gè)為能量側(cè)信道安全定性描述指標(biāo)TVLA，其計(jì)算方式如下所示： 其中，分別表示數(shù)據(jù)集d1和數(shù)據(jù)集d2的采樣均值，和分別表示數(shù)據(jù)集d1和數(shù)據(jù)集d2的采樣方差，m表示數(shù)據(jù)集d1的樣本數(shù)量，n表示數(shù)據(jù)集d2的樣本數(shù)量；如果的絕對值大于4.5，則說明該處存在能量側(cè)信道泄露； 第二個(gè)為能量側(cè)信道安全定量描述指標(biāo)MTD，其由成功攻破設(shè)計(jì)所消耗的采樣數(shù)據(jù)量來確定，一階能量側(cè)信道攻擊時(shí)的相關(guān)性系數(shù)計(jì)算方式如下所示： 其中，r表示實(shí)際獲取的動態(tài)能量采樣數(shù)據(jù)，表示模型構(gòu)建動態(tài)能量仿真數(shù)據(jù)，cov表示協(xié)方差，表示標(biāo)準(zhǔn)差； 步驟5：綜合性指標(biāo)模型驗(yàn)證和設(shè)計(jì)空間搜索； 構(gòu)造綜合性能安全均衡指標(biāo)PST，其計(jì)算方式如下所示： PST＝1-aMi*bRi+1-cPi 其中，Mi表示MTD值，Ri表示資源消耗量，Pi表示量化精度值，a，b，c為放縮系數(shù)； 開展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型量化的設(shè)計(jì)空間搜索，通過在硬件層面實(shí)現(xiàn)不同模型量化策略來開展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化方案的設(shè)計(jì)空間搜索，篩選出最優(yōu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化策略。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。