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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510030708.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法、装置及设备是由修佳鹏;耿龙;杨正球设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法、装置及设备，方法在运行于设备端的可信执行环境中执行，包括：接收经混淆计算后的第一模型中当前的目标卷积层输出的中间数据；对中间数据进行校正并将校正后中间数据传输至客户端应用，以使其在确定目标卷积层为最后一层卷积层时，将校正后中间数据输入第二模型以得到结果数据；接收结果数据并输入卷积神经网络中的最后一层全连接层，得到推理结果数据。本申请能够在基于硬件实现卷积神经网络安全推理的基础上，有效解决如边缘设备等设备端存在的安全内存受限的问题，能够在设备端执行无精度损失的卷积神经网络安全推理，并能够有效保护卷积神经网络的隐私信息。

本发明授权基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于设备端可信执行环境的卷积神经网络推理方法，其特征在于，该方法在运行于设备端的可信执行环境中执行，所述方法包括： 在推理过程中接收卷积神经网络对应在客户端应用中的经混淆计算后的第一模型中当前的目标卷积层输出的中间数据；其中，所述第一模型包含有所述卷积神经网络中依次连接的多层卷积层，且所述目标卷积层表示所述第一模型中的任一个卷积层； 根据所述目标卷积层对应的校正参数对所述中间数据进行校正以得到所述目标卷积层对应的校正后中间数据，并判断预获取的所述目标卷积层对应的输入数据是否已被混淆处理，若是，则将所述目标卷积层对应的所述校正后中间数据传输至所述客户端应用，以使得该客户端应用判断所述目标卷积层是否为所述第一模型中的最后一层卷积层，若是，则所述客户端应用将所述校正后中间数据输入所述卷积神经网络对应的第二模型，并发出该第二模型输出的结果数据，其中，所述卷积神经网络对应的第二模型包含有所述卷积神经网络中除各层卷积层以及最后一层全连接层之外的依次连接的池化层和多个全连接层； 接收所述客户端应用发送的所述结果数据，并将该结果数据输入预先存储至本地的所述卷积神经网络中的最后一层全连接层，得到该最后一层全连接层对应输出的推理结果数据； 所述客户端应用中的经混淆计算后的第一模型运行在所述客户端应用中的富执行环境中，以使得客户端应用在该富执行环境中将所述第一模型中当前的目标卷积层对应的所述输入数据输入该目标卷积层，以使该目标卷积层基于该目标卷积层对应的混淆权重对所述输入数据执行卷积运算后输出所述目标卷积层对应的中间数据。

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