본 논문은 사물 인터넷(IoT) 기기의 머신러닝 추론을 클라우드가 아닌 사용자의 로컬 기기(게임 콘솔, PC 등)의 그래픽 가속기로 처리하는 VeriSplit 프레임워크를 제안한다. 클라우드 기반 추론의 높은 비용과 개인정보 침해 문제를 해결하기 위해, 데이터 프라이버시와 모델 기밀성을 보호하는 마스킹 기법과 무결성을 보장하는 커밋 기반 검증 프로토콜을 도입하였다. 기존 연구들과 달리 유한체 연산에 의존하지 않아 하드웨어 가속기의 부동 소수점 연산 지원과 기존 모델 수정을 방해하지 않는다. 프로토타입 구현 결과, 로컬 연산 대비 추론 지연 시간을 28%~83%까지 단축시킬 수 있음을 보였다.
