防范机器学习IP失窃,恩智浦推出一款“防偷”神器!
- 分类:行业动态
- 作者:NXP
- 来源:NXP客栈
- 发布时间:2023-02-16 16:04
- 访问量:
【概要描述】 恩智浦新推出的eIQ Model Watermarking工具是eIQ工具包的一部分,可帮助开发人员保护其机器学习模型防范IP失窃。 恩智浦半导体在eIQ工具包中增加了一款用于机器学习开发的新工具——eIQ Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首个可有效帮助开发人员保护其机器学习资产的工具。该工具可在机器学习模型中嵌入水印,为模型添加版权所有权,开发人员在无需访问该模型源码的前提下,证明该机器学习模型是自己所拥有模型IP的副本或克隆。 有人曾表示,数据是一种新型财富,在机器学习中更是如此,模型质量很大程度上取决于训练模型所使用数据集的质量,并且领域专业知识在创建高效模型时至关重要。对于公司而言,机器学习模型是体现差异化的宝贵资产,但由于缺乏版权保护,普通软件难以防范未经授权的模型复制或克隆。eIQ Model Watermarking可让开发人员对机器学习模型进行版权保护,同时还能够让开发人员发现未经授权的使用,从而保护其专有的IP。 恩智浦半导体全球人工智能和机器学习战略与技术部门总监Ali Osman Ors表示:“开发人员在创建优质模型上投入了大量的精力和资源,保护这些投资对于开发人员至关重要。eIQ Model Watermarking工具可让他们对其机器学习模型进行版权保护,并证明某个模型是复制品或克隆品,从而保护他们在IP上的投资。” eIQ Model Watermarking工具旨在用于基于视觉的机器学习模型创建。该工具是用于机器学习开发的eIQ工具包的一部分。
防范机器学习IP失窃,恩智浦推出一款“防偷”神器!
【概要描述】
恩智浦新推出的eIQ Model Watermarking工具是eIQ工具包的一部分,可帮助开发人员保护其机器学习模型防范IP失窃。
恩智浦半导体在eIQ工具包中增加了一款用于机器学习开发的新工具——eIQ Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首个可有效帮助开发人员保护其机器学习资产的工具。该工具可在机器学习模型中嵌入水印,为模型添加版权所有权,开发人员在无需访问该模型源码的前提下,证明该机器学习模型是自己所拥有模型IP的副本或克隆。
有人曾表示,数据是一种新型财富,在机器学习中更是如此,模型质量很大程度上取决于训练模型所使用数据集的质量,并且领域专业知识在创建高效模型时至关重要。对于公司而言,机器学习模型是体现差异化的宝贵资产,但由于缺乏版权保护,普通软件难以防范未经授权的模型复制或克隆。eIQ Model Watermarking可让开发人员对机器学习模型进行版权保护,同时还能够让开发人员发现未经授权的使用,从而保护其专有的IP。
恩智浦半导体全球人工智能和机器学习战略与技术部门总监Ali Osman Ors表示:“开发人员在创建优质模型上投入了大量的精力和资源,保护这些投资对于开发人员至关重要。eIQ Model Watermarking工具可让他们对其机器学习模型进行版权保护,并证明某个模型是复制品或克隆品,从而保护他们在IP上的投资。”
eIQ Model Watermarking工具旨在用于基于视觉的机器学习模型创建。该工具是用于机器学习开发的eIQ工具包的一部分。
- 分类:行业动态
- 作者:NXP
- 来源:NXP客栈
- 发布时间:2023-02-16 16:04
- 访问量:
恩智浦新推出的eIQ Model Watermarking工具是eIQ工具包的一部分,可帮助开发人员保护其机器学习模型防范IP失窃。
恩智浦半导体在eIQ工具包中增加了一款用于机器学习开发的新工具——eIQ Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首个可有效帮助开发人员保护其机器学习资产的工具。该工具可在机器学习模型中嵌入水印,为模型添加版权所有权,开发人员在无需访问该模型源码的前提下,证明该机器学习模型是自己所拥有模型IP的副本或克隆。
有人曾表示,数据是一种新型财富,在机器学习中更是如此,模型质量很大程度上取决于训练模型所使用数据集的质量,并且领域专业知识在创建高效模型时至关重要。对于公司而言,机器学习模型是体现差异化的宝贵资产,但由于缺乏版权保护,普通软件难以防范未经授权的模型复制或克隆。eIQ Model Watermarking可让开发人员对机器学习模型进行版权保护,同时还能够让开发人员发现未经授权的使用,从而保护其专有的IP。
eIQ Model Watermarking工具旨在用于基于视觉的机器学习模型创建。该工具是用于机器学习开发的eIQ工具包的一部分。
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