Ученые из научной лаборатории ИИ Центрального университета представили метод защиты моделей компьютерного зрения от пиратства. Разработку показали на конференции ICCV 2025. Эксперты из Amazon, Google и ведущих университетов мира дали положительную оценку.

Команда предложила механизм, который защищает готовые нейросети по принципу лицензионного ключа. Главное преимущество — не нужно дополнительное обучение модели. Это экономит время и ресурсы разработчиков.

В модель добавляется специальный нейрон. Он не реагирует на обычные изображения при работе системы. Но нейрон активируется при появлении секретного ключа. Это позволяет подтвердить авторство разработки.

Также в систему встроены нейроны-нарушители. Они делают модель работоспособной только при наличии правильного ключа. Без ключа модель начинает вносить помехи в результаты работы. Это не дает пиратам использовать украденную нейросеть.

Решение подходит для любых моделей компьютерного зрения. Не важно, какую архитектуру использует разработчик. Метод универсален и работает с разными типами нейросетей.

Система не требует дополнительных вычислений при проверке. Это важно для производительности. Модель работает с той же скоростью, что и без защиты.

Метод практически полностью исключает ложные срабатывания. Вероятность ошибки при проверке авторства крайне мала. Это делает систему надежной для коммерческого использования.

Разработка открывает путь к массовой коммерциализации моделей компьютерного зрения. До этого проблема защиты от копирования сдерживала продажи готовых решений. Компании боялись, что их разработки украдут и будут использовать без оплаты.

Новый метод обеспечивает реальную защиту от несанкционированного копирования. Разработчики смогут продавать свои модели с гарантией, что покупатель не сможет передать их третьим лицам.

Конференция ICCV считается одной из ведущих в области компьютерного зрения. Рейтинг A* означает высший уровень научного мероприятия. Признание на такой площадке подтверждает значимость разработки для мирового научного сообщества.

Российские ученые стали первыми, кто нашел практичное решение этой задачи. Ранее существующие методы требовали переобучения модели или снижали ее производительность.