這幾年大家都在搞AI，模型越來越大、算力越來越猛，效果也越來越好。不過越是這樣，越容易讓大家忽略一個問題：安全！你花費大價錢訓練出來的模型，可不想被別人白嫖、逆向、偷走權重，更不想在客户現場被人輕輕鬆鬆dump出來吧

所以今天就來説説：AI模型的數據安全，到底應該怎麼做

模型和數據為什麼要保護？

以前我們所瞭解的軟件安全是防盜版、代碼加殼等。現在模型上位了，新的麻煩也一起來了，由於大家都缺少這方面的經驗，導致往往出現了很大的安全漏洞但卻並未意識到，那麼模型和數據為什麼要保護呢？主要有以下幾個方面

訓練成本高，偷你模型比訓練還快

別人訓練模型可能要幾百萬的成本，黑客要是拿到你的模型，嘿，就是直接用，不花錢

逆向太容易了

模型文件本質上還是一堆結構化的數據，只要有人願意分析，就能還原結構、參數、流程，甚至推斷你的業務邏輯

數據泄露傷害更大

特別是你用別人敏感數據訓練的模型，一旦泄露，那不只是損失了，是事故

模型被篡改

你以為的模型回答很正常，但別人偷偷塞進後門，你可能永遠也發現不了

亂用

別人在你這裏花錢購買了一份模型，但是卻部署在了整個公司，甚至是子公司，花費一份的錢用了幾百份

分發

別人可能確實是花錢購買了模型，但是可能無意間對其公開了，大家可以自由下載使用，想想就顫抖吧

模型保護啥

保護推理代碼（推理框架、自研邏輯）

避免別人逆向你的推理流程、業務邏輯等等

保護模型權重（參數文件）

這是模型的靈魂，有的人甚至權重比代碼值錢多了

保護數據與使用權限（授權體系）

• 權重文件只能在授權範圍內使用
• 限制部署次數、機器綁定
• 限制模型版本
• 限制使用時間
• 限制用户身份

大部分時候，這三部分不是分開的，而是結合在一起保護的

該如何進行保護呢

自研

我們的第一反應可能就是自研，通過加密等手段實現一大堆的邏輯來實現我們預期的功能，但是這種方式往往有很大的問題存在，黑客的技術往往比想象的厲害的多，最後花費了大量資源後發現一直在補窟窿，到最後不僅成本遠超了預期，還達不到預期的效果， 依舊是漏洞百出

成熟產品

北京深盾科技有限公司在軟件安全與授權方面鑽研了二十多年，打造了完善的許可體系和軟件安全體系，我們僅需花費少量的成本，就可以快速完成集成，把我們的精力全方位地投入到產品上，不再為軟件安全而擔心