Das neue eIQ-Model-Watermarking-Tool ist Teil von NXPs eIQ-Toolkits und unterstützt Entwickler, ihre Machine-Learning-Modelle vor IP-Diebstahl zu schützen (Quelle: NXP)
Mit dem eIQ Model Watermarking erweitert NXP Semiconductors sein eIQ-Toolkit für Machine Learning. Das neue Tool wird als branchenweit erstes wirksames Werkzeug angegeben, das es Entwicklern erlaubt, ihr geistiges Eigentum auf dem Gebiet des Machine Learning (ML) zu schützen. "Das Tool bettet ein Wasserzeichen in ein ML-Modell ein, wodurch es urheberrechtlich geschützt wird. Dadurch können Entwickler nachweisen, dass es sich bei einem Modell um eine Kopie oder einen Klon ihrer IP handelt, ohne dass sie Zugriff auf den Code des Modells benötigen", geben die Experten an.
Die Qualität eines ML-Modells hängt in hohem Maß von der Qualität der Daten ab, mit denen es trainiert wurde. Dabei ist Domänen-Know-how für die Erstellung hocheffizienter Modelle entscheidend. "Obwohl sie einen wertvollen und differenzierenden Vermögenswert für ein Unternehmen darstellen, verfügen ML-Modelle in der Regel nicht über den Urheberrechtsschutz, der gewöhnliche Software vor unbefugtem Kopieren oder Klonen schützt", heißte es von NXP-Seite weiter.
„Entwickler investieren viel Zeit und Ressourcen in die Erstellung optimaler Modelle. Deshalb ist es wichtig, dass sie in der Lage sind, diese Investition zu schützen“, sagt Ali Osman Ors, Director, Global AI and Machine Learning Strategy and Technologies bei NXP Semiconductors. „Das eIQ-Model-Watermarking-Tool ermöglicht es ihnen, ihre Modelle urheberrechtlich zu schützen und nachzuweisen, ob ein bestimmtes Modell eine Kopie oder ein Klon ist, um ihre IP-Investitionen zu schützen.“
Wie das Unternehmen weiter mitteilt, ist das eIQ-Model-Watermarking-Tool so konzipiert, dass es mit allen bildverarbeitungsbasierten Machine-Learning-Modellen funktioniert. Es ist Teil des eIQ-Toolkits für die Entwicklung maschineller Lernverfahren.