要保护CoreML模型免受盗版侵害，可以使用以下解决方法之一：

1. 加密模型文件：可以使用加密算法对CoreML模型文件进行加密，使其无法被直接解读和使用。只有在合法的使用环境中，使用正确的密钥才能解密和使用模型。下面是一个使用AES算法对模型文件进行加密的示例代码：

from Cryptodome.Cipher import AES
import os

def encrypt_model(model_path, key):
    with open(model_path, 'rb') as file:
        model_data = file.read()

    cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(model_data)

    encrypted_model_path = os.path.splitext(model_path)[0] + '.enc'
    with open(encrypted_model_path, 'wb') as file:
        [file.write(x) for x in (cipher.nonce, tag, ciphertext)]

    return encrypted_model_path

2. 使用许可证验证：可以在应用程序中使用许可证验证机制，确保只有授权用户才能使用模型。可以生成唯一的许可证码，并在模型加载时进行验证。下面是一个使用JWT（JSON Web Token）作为许可证验证的示例代码：

import jwt

def verify_license(token, secret_key):
    try:
        jwt.decode(token, secret_key, algorithms=['HS256'])
        return True
    except jwt.exceptions.InvalidSignatureError:
        return False

license_token = 'your_license_token'
secret_key = 'your_secret_key'

if verify_license(license_token, secret_key):
    # 许可证验证成功，加载模型
    model = CoreMLModel('model.mlmodel')
else:
    # 许可证验证失败，禁止加载模型
    raise Exception('Invalid license')

3. 服务器端模型推理：将模型部署到服务器端进行推理，客户端只能通过API调用服务器来使用模型。这样可以避免模型被直接盗版，同时也可以对模型的使用进行更严格的控制和监控。

这些方法可以一起使用，以提供更强大的保护。但请注意，没有绝对安全的解决方案，这些方法只能增加攻击者获取模型的难度，而不能完全杜绝盗版的可能性。