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。

【风险1】算法被破解

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。

解决方案：采用先进的软件保护工具进行加密

先进的软件保护工具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。

【风险2】应用程序被复制或攻击

当应用程序部署在客户终端时，存在被非法使用或盗用的风险。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。大规模分析表明，ML模型被非法复用的情况非常普遍。

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。

解决方案：使用强大的许可平台防止程序被攻击

建议软件厂商使用强大的许可平台，以防止模型复制、篡改、攻击，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。

【风险3】模型训练数据集被窃取

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。

解决方案：采用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应用程序来处理他们的数据集，厂商可以通过实施严格的授权许可制度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。

【风险4】授权自动化的批量激活

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。

解决方案：使用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。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。