一种模型的安全加密部署方法及系统

本申请涉及深度学习模型领域，公开了一种模型的安全加密部署方法及系统，包括以下步骤：S1.模型权重拆分：对深度学习模型进行仔细的权重拆分，明确将编码器部分与解码器部分进行分离；S2.编码器本地加密与部署：将编码器部分部署在用户本地设备上，在本地端，采用常规的加密方式对编码器进行加密；S3.特征数据安全传输：编码器提取的特征数据经过加密后，通过安全通信模块传输至远端服务器，在传输过程中，采用安全的通信协议。本发明通过编码器部署在用户本地设备并采用多种安全措施确保数据安全，避免上传数据带来的泄露风险，同时将解码器部署在远端服务器并采用服务器端加密技术保护，降低了成本且满足实际安全需求。