在Android上保持TensorFlow模型加密

Question

我搜索了解是否有一种技术可以在Android应用中保持训练有素的张量流模型（.pb文件）安全，但没有找到任何有用的东西。我发布了一个包含张量流模型的应用程序，我在训练集上构建了该模型。当我发布应用程序时，任何人都可以访问该模型并将其用于自己的应用程序。我想知道是否有办法保护我放在Android应用程序资产文件夹中的张量流模型？

这是我在Android中加载模型的方式：

TensorFlowInferenceInterface tf = new TensorFlowInferenceInterface();    
tf.initializeTensorFlow(context.getAssets(), "file:///android_asset/model.pb");

我想在应用程序中嵌入加密的模型并在运行时解密它，但如果有人调试应用程序，它可以获取密码并解密它。而且，TensorFlowInferenceInterface类中只有一个initizeTensorFlow方法的实现只接受（AssetManager assetManager，String model）。可以写一个接受加密的一个，但它需要对Tensorflow C ++库进行一些修改。我想知道是否有更可靠的解决方案。有什么建议吗？

Answer 1

如评论中所述，在本地运行模型时，没有真正安全的方法可以确保模型安全。话虽如此，您可以隐藏模型并使其比起.pb更加困难。

除了name obfuscation provided by freeze_graph之外，一个好的解决方案是使用tfcompile来compile to model to a binary using XLA AOT compilation。它会生成一个二进制库，其中包含您的模型以及要使用的模型的头文件。这样一来，想要窥视您的网络的人就必须通过编译后的代码，对于大多数人来说，这是比读取.pb文件更高的标准。