面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能家居中的隐私保护计算.docx

更新时间：2026-09-17 08:50:27 大小：38K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：存算一体芯片模拟计算阵列智能家居隐私保护计算联邦学习 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能家居中的隐私保护计算

摘要

智能家居设备在提供便利的同时，也收集了大量的家庭私密数据——包括语音、视频和传感器数据，这些数据如果被泄露或滥用，将对用户隐私造成严重威胁。传统方案将数据上传到云端处理，存在隐私泄露风险，且受限于网络带宽和延迟。本文针对智能家居的隐私保护需求，设计了一种面向存算一体芯片的隐私保护计算方案，通过存算一体芯片在端侧完成全部AI处理，数据不出设备，支持联邦学习和差分隐私等隐私保护技术，在保护用户隐私的同时，实现了与云端方案相当的AI处理能力。

一、智能家居的隐私风险

1.1 数据泄露风险

智能家居设备采集的数据包含大量隐私信息：语音数据——语音对话内容、声纹特征；视频数据——家庭成员的面部特征、行为习惯、家居布局；传感器数据——日常生活规律、睡眠质量、健康状况。这些数据一旦泄露，可能被用于精准诈骗、身份盗窃等恶意行为。近年来，智能家居设备的隐私泄露事件频发，已成为用户关注的焦点和安全监管的重点。

1.2 传统方案的隐私问题

传统智能家居方案依赖云端处理，存在以下隐私问题：数据上传——用户的语音、视频数据需要上传到云端服务器，即使采用加密传输，云端服务商仍然可以解密和访问原始数据。数据存储——云端存储的数据可能被黑客攻击窃取，或内部人员违规访问。数据使用——用户的数据可能被用于训练云端AI模型，用户无法控制其数据的使用方式。

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能家居中的隐私保护计算

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一、智能家居的隐私风险

1.1 数据泄露风险

1.2 传统方案的隐私问题

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