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KoonTech, an IoT and embedded security firm, is developing AI model obfuscation and taint-analysis-based data flow tracking technology together with ETRI to protect on-device AI models and inference code from exposure. The technology converts models into MLIR form and applies selective obfuscation passes, while taint analysis identifies only the code directly involved in inference for protection. KoonTech has filed two related patents and plans to further develop the technology for real-world deployment.
Read full article物联网与嵌入式安全企业KoonTech正与ETRI(韩国电子通信研究院)合作,开发针对设备端AI模型的混淆技术以及基于污点分析的数据流追踪技术,以防止AI模型和推理代码的核心信息被外部分析获取。该技术将模型转换为MLIR形式并按需应用多种混淆功能,同时通过污点分析识别出真正参与推理的代码进行选择性保护。KoonTech已就相关技术申请了两项专利,并计划进一步推进产品化。
查看原文IoT・組み込みセキュリティ企業のKoonTechは、ETRI(韓国電子通信研究院)と共同で、オンデバイスAIモデルの難読化技術と、テイント解析に基づくデータフロー解析技術を開発している。同技術はモデルをMLIR形式に変換し、必要な難読化機能をパス単位で選択的に適用するとともに、テイント解析により推論に直接関与するコードのみを特定して保護する。KoonTechは関連技術で特許を2件出願しており、実際の製品環境での活用に向けてさらに技術を高度化する計画だ。
原文を読むKoonTech, une entreprise de sécurité IoT et embarquée, développe avec ETRI une technologie d'obfuscation de modèles d'IA embarquée ainsi qu'une analyse de flux de données basée sur l'analyse de teinte, afin d'empêcher l'exposition des modèles d'IA et du code d'inférence. Cette technologie convertit les modèles au format MLIR et applique des fonctions d'obfuscation sélectives, tandis que l'analyse de teinte identifie uniquement le code réellement impliqué dans l'inférence pour le protéger. KoonTech a déposé deux brevets liés à cette technologie et prévoit de la perfectionner pour un usage en environnement de production réel.
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