隐肌和数字水印是隐藏图像像素中可回收数据的任务。基于深神经网络（DNN）的图像隐肌和水印技术正在迅速取代传统的手工工程管道。基于DNN的水印技术已大大提高了嵌入式水印的消息能力，不可识别性和鲁棒性。但是，这种改进是以水印编码器神经网络的计算开销增加为代价的。在这项工作中，我们设计了第一个加速器平台FastStamp，用于执行基于DNN的密封造影和硬件图像的数字水印。我们首先提出了一个参数有效的DNN模型，用于嵌入图像像素中的可回收位串。我们提出的模型可以与先前最新DNN的水印方法的成功指标相匹配，同时在记忆足迹方面的速度明显更快，更轻。然后，我们设计了一个基于FPGA的加速器框架，以通过利用数据并行性和自定义计算路径来进一步改善模型吞吐量和功耗。 FastStamp允许将硬件签名嵌入图像中，以建立媒体真实性和数字媒体的所有权。与先前基于DNN的水印编码器实施同时消耗更少的功率的GPU实现相比，我们的最佳设计的推断速度更快68倍。
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隐私权联合学习允许多个用户与中央服务器协调共同培训模型。服务器仅学习最终聚合结果，从而防止用户（私有）培训数据从单个模型更新中泄漏。但是，保持单个更新私有，使恶意用户可以执行拜占庭式攻击并降低模型准确性，而无需检测到。针对拜占庭工人的最佳防御能力依赖于基于排名的统计数据，例如中位数，以查找恶意更新。但是，在安全域中实施基于隐私的排名统计信息在安全域中是不平淡无奇的，因为它需要对所有单个更新进行排序。我们建立了第一个私人鲁棒性检查，该检查在汇总模型更新上使用基于高断点等级的统计信息。通过利用随机聚类，我们在不损害隐私的情况下显着提高了防御的可扩展性。我们利用零知识证明中的派生统计界限来检测和删除恶意更新，而无需透露私人用户更新。我们的新颖框架Zprobe可以使拜占庭式的弹性和安全的联合学习。经验评估表明，Zprobe提供了低架空解决方案，以防御最新的拜占庭袭击，同时保留隐私。
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