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保护AI算法用什么加密狗



人工智能 (AI) 应用发展、安全隐私、社会治理等已然成为百家必谈的话题。而提到AI,不得不提的就是机器学习 (ML)。本篇文章,我们立意于软件授权加密狗角度,从算法保护、终端环境保护、数据集保护、自动化激活等方面解读ML模型当前面临的风险及相应的解决方案。

1、 AI算法被破解的风险

ML模型的效率和准确性极大依赖于背后算法。这些算法与ML模型的架构及其参数紧密相连,形成了模型的核心逻辑。此外,在ML模型的实际应用中,算法也会对于客户的私有数据进行处理,因此还要确保这些数据在内部运算过程中的安全。

攻击者可能会针对这些算法发起攻击,通过修改算力配置出现非法使用的情况。因此,软件厂商需要提升算法的安全性,防止算法文件被泄露或破解,从而保护ML模型的核心竞争力。

2、AI应用程序被复制或盗版的风险

当AI应用程序部署在客户终端时,存在被非法使用或盗版的风险。常见攻击包括软件被复制并在未经授权的情况下使用,或者从应用程序中提取机器学习模型并用于自己的应用,如果是竞争对手,这将严重影响软件厂商的收入。

此外,应用程序本身也容易被攻击,影响模型安全。机器学习模型的应用通常包括在主CPU上运行的代码部分,负责接收和处理数据,这些环节易受输入操纵和输出完整性攻击。未经过逆向工程或修改保护的应用更易受此类威胁。

3、 AI模型训练数据集被窃取的风险

AI训练模型需要投入大量的时间和资金成本。这个过程不仅需要收集到高质量的训练数据,还要确保数据样本被正确标注。有时,某些厂商可能会利用他人的模型为自己的未标注数据集打标签,从而节省大量标注时间和精力。这样,他们就能快速建立一个与之相当的模型,从而削弱他人的市场竞争力。

4、授权自动化的批量激活和管理的风险

ML模型应用在工业场景下,需要大批量进行统一安装和激活,高效地将ML应用大规模推广到终端用户,对于软件开发商快速占领市场至关重要。厂商需要在“差异性、便捷性、连贯性”三方面进行平衡:根据不同客户制定个性化授权策略,确保用户简单快捷地获取和使用ML应用,并考虑产品的长期发展策略,确保一致性和可持续性。

为此,厂商需要一套涵盖产品生命周期各阶段、集成多种后台系统的自动化授权管理系统。这将使ML应用提供商能够统一管理、升级和监控最终用户的授权,实现高效、规范地市场拓展。

对于以上四方面存在的风险,需要相对应的解决方案:

AI算法被破解的风险,解决方案采用软件保护加密狗进行加密,加密狗可以对算法文件进行加密和混淆处理,增强算法在存储和运算过程中的安全性,具备反汇编、反跟踪和防止内存数据泄露的能力。当受保护的算法在不可信环境中启动时,通过安全检查后才可调用文件。运行中,实时监测安全风险,一旦发现,保护进程自动挂起,有效防止非法跟踪和调试。

AI应用程序被复制或盗版的风险,解决方案使用加密狗及授权许可平台防止程序被攻击。以防止模型复制、篡改、攻击,AI加强应用程序抵御逆向工程和篡改的能力,从而有效防御这类威胁,并确保自身和客户都能充分灵活地使用。

AI模型训练数据集被窃取的风险,解决方案采用加密狗严格的授权许可制度来监测使用情况,考虑到攻击者需要通过AI应用程序来处理他们的数据集,厂商可以通过加密狗来控制应用程序的使用。比如限定每个时间段内可以进行的分类次数、限制总分类次数,并减少应用程序同时运行的实例数等。通过增加自定义控制来监测和限制不正常使用,并进行完整性保护。

授权自动化的批量激活和管理的风险,解决方案使用圣天诺加密狗(硬件加密狗、软锁、云授权)系列统一授权管理平台,进行全产品生命周期管理统一的授权管理,圣天诺平台能够连接不同的后台系统,自动化地根据最终客户的需求生成相应的许可授权,并批量激活到终端设备。圣天诺云授权平台还在产品生命周期的各个阶段监控授权的使用情况,提高最终用户体验,并为ML应用提供商提供真实的用户使用数据。


当今“智能为王”的时代,软件厂商主动保护软件产品对于维持和增加收入至关重要。作为全球软件商信赖的软件授权品牌,泰雷兹圣天诺拥有超过30年的市场服务经验,能够根据软件商的实际需求,提供有效且具有前瞻性的解决方案,促进软件业务创新发展。

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