소금이 추가된 추론: 모바일 컴퓨팅에서 분할 추론의 효율성을 유지하면서 개인 정보 보호 강화

분할 추론에서, 심층 신경망(DNN)은 DNN의 초기 부분을 엣지에서 실행하고, DNN의 후반 부분을 클라우드에서 실행하도록 분할됩니다. 이는 장치 내 머신러닝을 위한 두 가지 핵심 요구 사항인 입력 개인 정보 보호와 계산 효율성을 충족합니다. 그럼에도 분할 추론에서 여전히 남아 있는 질문은 출력 개인 정보 보호입니다. DNN의 출력이 클라우드에서 관찰될 수 있기 때문입니다. 암호화된 컴퓨팅이 출력 개인 정보 보호를 보호할 수 있지만, 동형 암호화는 엣지와 클라우드 장치 모두에서 상당한 계산 및 통신 자원을 요구합니다.