यह शोधपत्र ओपन-सोर्स मॉडलों के बौद्धिक संपदा अधिकारों की सुरक्षा हेतु मॉडल फ़िंगरप्रिंटिंग तकनीकों में कमज़ोरियों की पहचान करता है और उन्हें दूर करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है। हम दर्शाते हैं कि मौजूदा फ़िंगरप्रिंटिंग तकनीकें, अपनी अलक्षित तुलना पद्धति के कारण, झूठे दावों के हमलों के प्रति संवेदनशील हैं, जहाँ हमलावर किसी मॉडल को अपना बताकर झूठा दावा करते हैं। इसलिए, हम FIT-Print, एक लक्षित फ़िंगरप्रिंटिंग प्रतिमान, प्रस्तावित करते हैं और दो ब्लैक-बॉक्स मॉडल फ़िंगरप्रिंटिंग तकनीकें, FIT-ModelDiff और FIT-LIME, विकसित करते हैं, जो मॉडल आउटपुट के बीच की दूरी और विशिष्ट नमूनों के फ़ीचर महत्व का उपयोग करती हैं। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित विधि मौजूदा विधियों की तुलना में झूठे दावों के हमलों के विरुद्ध अधिक मज़बूत और प्रभावी है।
