Yudun behandelt das On-Device-Modell, die Inferenzlaufzeit, API-Anmeldeinformationen, Ein- und Ausgaben sowie die Aktualisierungskette als separate Risiken. Wertvoller Client-Code und Ressourcen werden geschützt, während privilegierte Schlüssel und endgültige Autorisierung auf dem Server verbleiben.
Definieren Sie den Clientschutz für Modellressourcen, Vor-/Nachverarbeitungslogik und Inferenzaufrufpfade.
Verschieben Sie langlebige privilegierte Schlüssel vom Client und verwenden Sie kurzlebige, begrenzte Anmeldeinformationen mit Serverautorisierung.
Validieren Sie die Paarung von Modell, Laufzeit und App-Version mit Deaktivierungs-, gestaffelten Rollout- und Rollback-Pfaden.
Ein öffentliches Yudun-Architekturszenario erklärt, warum das Verstecken einer Zeichenfolge keine vollständige Kontrolle über den Diebstahl und Missbrauch mobiler KI-APIs darstellt.
Sehen Sie sich die Risikokontrollarchitektur anGeltungsbereich: Hierbei handelt es sich um ein öffentliches Risikoszenario und eine öffentliche Risikoarchitektur, nicht um einen Kundenvorfall oder eine behauptete Blockierungsrate oder Kosteneinsparung.
Teilen Sie Modell, Laufzeit, Anmeldeinformationen, Schnittstellen und Benutzerdaten auf, anstatt die gesamte Modellverschlüsselung aufzurufen.
Entscheiden Sie, was auf dem Gerät bleibt und welche Schlüssel und risikoreichen Aktionen auf den Server gehören.
Testversionspaarung, Schnittstellenberechtigungen, Notfalldeaktivierung und Rollback.
Zerlegen Sie Modelldateien, Inferenz-Laufzeiten, API-Anmeldedaten, serverseitige Autorisierung, Integritätssignale und Logging-Verantwortlichkeiten, um eine geschichtete Sicherheitsarchitektur und eine Validierungscheckliste für mobile KI-Anwendungen zu definieren.
Nein. Das Modell muss zur Laufzeit verwendet werden, während Eingaben, Ausgaben, Speichermaterial, Schnittstellen und Anmeldeinformationen weiterhin separaten Risiken ausgesetzt sind.
Behandeln Sie einen langlebigen Schlüssel mit hohen Berechtigungen nicht als Client-Geheimnis. Bevorzugen Sie einen Server-Proxy mit den geringsten Berechtigungen, Rotationen und Anforderungsdatensätzen.
Nein. Inferenz auf dem Gerät kann die Latenz reduzieren und den Datenschutz verbessern, aber sie bringt Bedenken hinsichtlich der Modellbereitstellung, der Version, der Geräteressource und des Laufzeitmaterials mit sich.
Nur wenn die Kandidatenversion, die Methode, die abgedeckten Szenarios und die offenen Punkte explizit sind. Entwurfsarbeiten oder statische Beobachtungen sind keine Laufzeitüberprüfung.
Modellintegration auf dem Gerät und Laufzeitgrenzen
Inferenzlaufzeit und Modellbereitstellungskontext auf dem Gerät
Sicherheitskontrollen und Überprüfungsumfang für mobile Anwendungen
Android Anwendungssicherheitsdesign und Releasegrenzen
Apple-Plattform-Codesignatur und Laufzeitsicherheitskontext
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