AI模型保护-泰雷兹Sentinel 加密狗软件授权方案总结
泰雷兹Sentinel加密狗软件授权 AI模型保护方案总结
一、应用案例
1. Lunit（医疗科技）
- 业务场景：聚焦AI增强癌症诊断与陪护，需解决AI模型盗用及输出准确性问题。
- 核心需求：软件授权及保护解决方案，避免模型被盗用，防止不准确输出导致误诊、合规违规及声誉影响。
- 解决方案：使用Sentinel Envelope外壳保护AI应用栈，通过Sentinel SDK实现AI功能访问控制，采用软件货币化方案。
- 业务成果：实现业务增长，为盈利及IPO成功铺路。
二、AI领域核心客户
春建汽车、MmDAls、ALCHERA、USE AiMEDiC、ENERZAi、UNIVS.AI、cochl.、INTERN/Cconnecteve、Lunit、BeamworKs、VUERON、云从科技、海康威视、旷视（MEGVI）、格灵深瞳（DEEPCLINT）、弘A（CVCLOVE）等。
三、AI保护的重要性
1. 声誉损失风险：AI模型被滥用可能导致误诊、越权、不恰当输出及品控投诉，损害开发商声誉。
2. 合规罚款风险：医疗等高度合规行业中，AI滥用可能违反数据隐私、职工安全等合规要求，面临处罚。
3. IP盗窃风险：AI模型开发成本高（时间、资源投入大），未保护易被窃取，丧失竞争优势。
四、威胁与风险分析
1. 部署环境威胁等级
- 低风险：公有云数据中心（安全可控，滥用可能性低）。
- 高风险：私有云（不受控、权限无保证）、本地化部署（物理可及、缺管控）、边端设备（物理可及、难管理监控），此类环境AI滥用可能性高。
2. 风险级别判定
- 高攻击风险：部署于私有云、本地化部署、边端设备，或对部署人员/环境不熟悉，需优先防护。
- 中等攻击风险：需兼顾保护与货币化。
- 低攻击风险：部署于公有云等可控环境，可专注货币化。
五、核心攻击方式及解决方案
| 攻击方式 | 威胁描述 | 解决方案 | 核心价值 |
| 应用程序篡改 | 逆向工程操纵应用与模型的输入/输出，导致模型输出错误、应用IP被盗、收入损失 | 使用Sentinel Envelope保护应用程序（含推理堆栈） | 防止反汇编和逆向工程，保护输入验证及输出处理逻辑，阻止模型反转和提取攻击 |
| 模型文件篡改 | 篡改模型参数/权重，引发模型中毒、迁移学习攻击、模型反转（提取敏感信息） | 通过Sentinel数据文件保护模块加密模型文件，实现应用与模型强绑定 | 阻止针对性参数修改，避免模型中毒和迁移学习攻击，迫使应用成为访问模型的唯一途径 |
| 模型盗窃 | 恶意提取模型权重/算法，用于竞争产品（低成本复制） | 通过Sentinel数据文件保护模块加密模型，绑定应用程序 | 保护参数和权重机密性，防止模型在未授权应用中加载 |
| 软件盗版 | 非法拷贝应用并破解以启用所有模块，导致收入损失和IP盗窃 | 使用Sentinel Envelope保护应用并绑定license策略 | 无有效license时非法拷贝无法运行，避免免费/低价分发及IP泄露 |
六、Sentinel AI保护组件与总结
1. 核心保护组件
- Sentinel Envelope：对应用程序进行外壳保护，确保仅在有效license下运行，支持功能权限、到期时间、用户数量等license策略管控。
- Sentinel数据文件保护模块：加密模型文件，实现应用与模型强绑定，防止未授权访问和篡改。
2. 方案价值总结
通过“应用程序保护+模型文件加密”双重机制，实现：
- 防止应用程序反汇编、逆向工程及盗版。
- 保护模型免受篡改（参数/权重修改）、盗窃及非法复用。
- 确保AI应用及模型仅在合规授权下运行，降低声誉、合规及经济损失风险，支撑业务增长与长期竞争力。