《表2 训练深度预测和层结构估计网络所需的信息》

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《一种针对多核神经网络处理器的窃取攻击》

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注:Y表示需要，N表示不需要

首先攻击者将依次从样本网络集中取出网络，并和构造的fpoison同时部署在多核CNN处理器上进行计算，并且记录下执行的结果，用于后续训练，需要记录的信息如表2所示；同GPU的执行方式一样[21]，CNN卷积处理器也是顺序的执行每一层，遇到有分支的情况也是完成一个分支之后再继续完成另一个分支，因此Fdep得到的预测结果pre-depth的是在CNN处理器上串行执行网络的层数；Fdep为一个MLP，在训练时，输入为fpoison每层完成时间的序列T，标签值（label）为样本网络在CNN处理器上串行执行的网络层数，损失函数（Loss Function）为两者的均方误差。