上周有个项目差点出事。客户部署在边缘设备上的YOLOv11模型被人完整dump出来,连后处理逻辑都被逆向还原了。
对方拿着我们的模型文件直接集成到竞品里,训练时加的定制化trick全白给了。这事让我意识到,模型保护不是“可有可无”,而是交付环节的生死线。
今天咱们就聊聊YOLOv11的模型保护实战。别指望有银弹,但下面这几层防护叠起来,足够让大多数逆向者头疼到放弃。
一、模型文件加密:别让.pt文件裸奔
YOLO默认保存的.pt文件其实就是个pickle,用torch.load一读就穿帮。先来个基础防护:
importtorchfromcryptography.fernetimportFernetimportioclassModelEncryptor:def