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边缘AI模型的反逆向工程：神经网络混淆与硬件绑定技术
随着边缘计算与AI技术的深度融合，边缘AI模型在智能安防、自动驾驶、工业物联网等领域得到广泛应用。然而，模型作为AI系统的核心资产，面临严重的逆向工程威胁：攻击者可通过反编译、模型窃取等技术手段，获取模型结构与参数，进而复现或篡改模型，导致知识产权泄露、服务中断甚至安全漏洞。本文提出一种基于神经网络混淆与硬件绑定的综合防御框架，通过代码混淆、硬件特征绑定与动态加密技术，构建多层次防护体系。
随着边缘计算与AI技术的深度融合，边缘AI模型在智能安防、自动驾驶、工业物联网等领域得到广泛应用。然而，模型作为AI系统的核心资产，面临严重的逆向工程威胁：攻击者可通过反编译、模型窃取等技术手段，获取模型结构与参数，进而复现或篡改模型，导致知识产权泄露、服务中断甚至安全漏洞。本文提出一种基于神经网络混淆与硬件绑定的综合防御框架，通过代码混淆、硬件特征绑定与动态加密技术，构建多层次防护体系。
