[发明专利]识别复制的ML模型

权利要求书

1.一种供机器学习ML模型(130)的制造商用来将至少一个标记嵌入电子文件(110)中的方法，所述方法包括：

获得(S106)所述电子文件(110)，其中，所述电子文件(110)表示使所述ML模型(130)根据第一处理策略来确定针对所述电子文件(110)的输出的内容；以及

在所述电子文件(110)中嵌入(S108)所述至少一个标记，所述至少一个标记仅在被所述ML模型(130)检测到时才使得根据第二处理策略来确定所述电子文件(110)的输出，所述第二处理策略与所述第一处理策略无关，并由所述至少一个标记确定性地定义。

2.一种用于识别机器学习ML模型(130)是否属于所述ML模型(130)的制造商的方法，所述方法包括：

将电子文件(110)作为输入提供(S206)给所述ML模型(130)以进行处理，其中，所述电子文件(110)表示使所述ML模型(130)根据第一处理策略来确定针对所述电子文件(110)的输出的内容，并且其中，所述电子文件(110)包括所述制造商嵌入在所述电子文件(110)中的至少一个标记，并且所述至少一个标记仅在被所述ML模型(130)检测到时才使得根据第二处理策略来确定所述电子文件(110)的输出，所述第二处理策略与所述第一处理策略无关，并且由所述至少一个标记确定性地定义；以及

仅当所述ML模型(130)根据所述第二处理策略确定所述电子文件(110)的输出时，才将所述ML模型(130)识别(S208)为属于所述制造商。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据所述第一处理策略确定针对所述电子文件(110)的输出包括将所述电子文件(110)分类为第一分类类别，并且其中，根据所述第二处理策略确定针对所述电子文件(110)的输出包括将所述电子文件(110)分类为第二分类类别。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据所述第一处理策略确定针对所述电子文件(110)的输出包括根据第一预测器对所述电子文件(110)的数据进行预测，并且其中，根据所述第二处理策略确定针对所述电子文件(110)的输出包括根据第二预测器对所述电子文件(110)的数据进行预测。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述ML模型(130)已经被训练为基于所述内容根据所述第一处理策略来确定针对所述电子文件(110)的输出。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述ML模型(130)已经被训练为检测所述至少一个标记，并且被训练为在检测到所述至少一个标记时，根据所述第二处理策略确定针对所述电子文件(110)的输出。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，除了所述至少一个标记之外，所述第二处理策略与所述电子文件(110)所表示的内容无关。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述至少一个标记是隐写标记。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其中，仅当所述至少一个标记在所述电子文件(110)中具有预定特性和/或与所述电子文件(110)的内容具有预定关系时，才根据所述第二处理策略处理所述电子文件(110)，所述预定特性例如是值、位置、大小、旋转、变换。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其中，当存在至少两个标记时，仅当所述至少两个标记在所述电子文件(110)中具有预定关系时，才根据所述第二处理策略处理所述电子文件(110)。