-
公开(公告)号：CN112826619B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110019150.7
申请日：2021-01-07
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: A61C8/00
Abstract: 本发明公开了一种自体牙移植预备牙槽窝的手术导板。本发明所述的一种自体牙移植预备牙槽窝的手术导板，包括手术导板本体，所述手术导板本体下端的左右两侧壁体固定连接有第一固定支座，两个第一固定支座的正中连接有第一弹性连接绳，两个第一弹性连接绳相远离的一端连接有弹性套环，手术导板本体上端的左右两侧壁体连接有第二弹性连接绳，两个第二弹性连接绳相靠近的一端连接有第二升降杆，第二升降杆的上端设置有第一升降杆。本发明中，通过设置的第一弹性连接绳和弹性套环可以挂设在患者的耳朵上，从而方便将使用后的手术导板本体从患者的口中取出，通过设置的第一升降杆和第二升降杆方便对患者的口腔进行支撑。
-
公开(公告)号：CN113704833A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110997014.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法：1)针对全连接最后一层的权值矩阵W，将数据按列映射为m个明文多项式；2)采用基于RLWE的全同态加密实现方案YASHE对映射后的明文多项式进行离线加密，转换为m个密文多项式并存储在加速器内部；3)按照明文标量‑密文多项式的计算方式，在加速器片内将上层神经元输出的明文特征值和密文权值多项式相乘，输出m个密文多项式；4)在片内将m个密文多项式累加，输出分类结果多项式out_c_p；5)全同态加密实现方案YASHE的参数确定。本发明提供的一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法，使神经网络加速器分类结果以密文形式生成、存储和传输，保护加速器中的分类结果安全。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110851884B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910974496.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于FPGA的仲裁PUF木马检测及再使用方法，将4n个双路选择器模块每4个分为1组，共分成n组，并在每组双路选择器模块的两个输出端口分别增加一个2选1选择器模块，所述2选1选择器模块用于实现对每组双路选择器模块的跳过作用，采用仲裁器模块比较两条对称传输路径的信号传播快慢，最后采用输出选择器模块选择输出信号；当仲裁PUF框架中存在硬件木马时，导致相同的输入激励会产生不同的输出结果，进而发现电路中是否存在硬件木马；先通过改变n个2选1选择器模块的输入来选择实现工作功能的双路选择器模块组别，然后给电路输入激励信号从而得到输出响应结果，对比得到的输出结果和之前的样本结果即找到硬件木马的位置。
-
公开(公告)号：CN117610091A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311617158.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/76 , G06F21/55 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种可重构卷积神经网络加速器及硬件木马防护方法，包括防止触发硬件木马的“PE空间随机化”方案、检测和纠正片上互联内硬件木马的投票表决方案和检测PE内硬件木马的检测方案，不仅能检测植入CNN加速器的硬件木马的存在，还能消除硬件木马的危害，可以防止硬件木马触发，而且不需要一个被认为是绝对安全模块。
-
公开(公告)号：CN110851884A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910974496.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于FPGA的仲裁PUF木马检测及再使用方法，将4n个双路选择器模块每4个分为1组，共分成n组，并在每组双路选择器模块的两个输出端口分别增加一个2选1选择器模块，所述2选1选择器模块用于实现对每组双路选择器模块的跳过作用，采用仲裁器模块比较两条对称传输路径的信号传播快慢，最后采用输出选择器模块选择输出信号；当仲裁PUF框架中存在硬件木马时，导致相同的输入激励会产生不同的输出结果，进而发现电路中是否存在硬件木马；先通过改变n个2选1选择器模块的输入来选择实现工作功能的双路选择器模块组别，然后给电路输入激励信号从而得到输出响应结果，对比得到的输出结果和之前的样本结果即找到硬件木马的位置。
-
-
公开(公告)号：CN113704833B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110997014.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法：1)针对全连接最后一层的权值矩阵W，将数据按列映射为m个明文多项式；2)采用基于RLWE的全同态加密实现方案YASHE对映射后的明文多项式进行离线加密，转换为m个密文多项式并存储在加速器内部；3)按照明文标量‑密文多项式的计算方式，在加速器片内将上层神经元输出的明文特征值和密文权值多项式相乘，输出m个密文多项式；4)在片内将m个密文多项式累加，输出分类结果多项式out_c_p；5)全同态加密实现方案YASHE的参数确定。本发明提供的一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法，使神经网络加速器分类结果以密文形式生成、存储和传输，保护加速器中的分类结果安全。
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.026 seconds)
