Beskytter maskinlærings-IP

Som del av det nye NXP eIQ verktøysettet, skal det nye eIQ Model Watermarking verktøyet hjelpe utviklere å beskytte sine maskinlæringsmodeller mot IP-tyveri.

Det nye verktøyet som NXP Semiconductors har tatt frem skal være industriens første effektive verktøy i sitt slag, gjennom å veve inn et «vannmerke» i en maskinlæringsmodell. På den måten kan utviklerne bevise at en aktuell maskinlæringsmodell er en kopi eller klone av deres modell-IP, uten å behøve tilgang til modellens kode.

Hvorfor er dette viktig? – Det er blitt sagt at data er det nye gullet, og ingen steder er det mer sant enn i maskinlæring, der kvaliteten på en modell i stor grad avhenger av kvaliteten på dataene den er trent med, og domeneekspertise er avgjørende for å lage svært effektive modeller, sier KI- og maskinlæringsansvarlig i NXP, Ali Osman Ors i en pressemelding.

– Selv om de er en verdifull og differensierende ressurs for et selskap, mangler maskinlæringsmodeller vanligvis opphavsrettsbeskyttelsen som beskytter vanlig programvare mot uautorisert kopiering eller kloning. eIQ Model Watermarking lar utviklere ta opphavsrett på maskinlæringsmodellene deres, samtidig som de kan oppdage uautorisert bruk og beskytte deres unike IP, påpeker Ors videre.

eIQ Model Watermarking-verktøyet er designet for å fungere med alle visjonsbaserte maskinlæringsmodeller. Den er inkludert som en del av eIQ Toolkit for utvikling av maskinlæring.