一种基于隐蔽导向的端-边协同推理模型分割与资源分配方法

本发明公开了一种基于隐蔽导向的端‑边协同推理模型分割与资源分配方法，该方法构建了一个端‑边协同推理系统，包含多个无线设备、至少一个边缘服务器、至少一个友好干扰者，并且该系统存在窃听者。其中，无线设备用于执行DNN模型的头部模型并提取IFD，将IFD通过无线信道传输至边缘服务器完成系统推理，而友好干扰者发射人工噪声以干扰窃听者对IFD传输的检测性能。在窃听者推导出最小检测错误概率的基础上，联合优化DNN模型分割策略、无线设备发射功率、友好干扰者发射功率以及边缘服务器计算资源分配，同时确保满足IFD传输隐蔽性要求，构建以最小化所有设备的总体推理时延为目标的优化问题，并进行求解。本发明能够在最小化推理时延的同时保证IFD传输的隐蔽性。