본 논문은 오픈소스 모델의 지적재산권 보호를 위한 모델 핑거프린팅 기법의 취약성을 지적하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 기법들은 표적이 없는 비교 방식으로 인해, 공격자가 타인의 모델을 자신의 것으로 허위 주장하는 공격(false claim attack)에 취약하다는 것을 밝혔다. 이에 따라, 표적화된 핑거프린팅 패러다임인 FIT-Print를 제안하고, 모델 출력 간의 거리와 특정 샘플의 특징 중요도를 활용하는 FIT-ModelDiff와 FIT-LIME이라는 두 가지 블랙박스 모델 핑거프린팅 기법을 개발했다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법보다 허위 주장 공격에 강인하고 효과적임을 확인했다.
