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Laufzeitsicherheitsgrenzen für mobile KI-Anwendungen

Technischer Leitfaden für Yudun · Technische Prinzipien und Praxis · Deutsch

Eine mobile KI-Anwendung kombiniert häufig Modelle, Inferenzlaufzeiten, SDKs, Schnittstellen und Geschäftsentscheidungen. Ordnen Sie zu, wo jedes Asset erstellt, übertragen, verwendet und aktualisiert wird, bevor Sie entscheiden, was der Kunde schützen soll.

Behandeln Sie das Modell als einen Vorteil unter vielen

Inventaraufforderungen, Vorverarbeitung, Nachverarbeitung, Schnittstellenanmeldeinformationen, Caches, Protokolle sowie Benutzereingaben und -ausgaben neben dem Modell.

Für jedes Asset gelten unterschiedliche Anforderungen an Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.

  • Modelle und Konfiguration
  • SDKs und Laufzeiten
  • Schnittstellen und Anmeldeinformationen
  • Eingaben, Ausgaben und Protokolle

Teilen Sie die Verantwortlichkeiten von Client und Server auf

Der Client kann Low-Latency- und Offline-Inferenz unterstützen. Langlebige Geheimnisse, Kontoautorisierungen und risikoreiche Geschäftsentscheidungen sind unter der Serverkontrolle sicherer.

Kundensignale sind Beweise, kein absolutes Vertrauen.

Sichern Sie den Update-Pfad

Modelle, Laufzeiten und Anwendungsversionen erfordern eine definierte Kompatibilität. Überprüfen Sie die Update-Quelle, die Integrität, das Rollback und den Rollout-Bereich.

Das System sollte in der Lage sein, ein fehlerhaftes Modell oder eine fehlerhafte Richtlinie zu stoppen, anstatt es auf unbestimmte Zeit aufzubewahren.

  • Versionspaarung
  • Quelle aktualisieren
  • Integritätsüberprüfung
  • Fehler-Rollback

Veröffentlichen Sie innerhalb der Evidenzgrenze

Ohne ein aktuelles Beispiel und Laufzeitnachweise veröffentlichen Sie Bedrohungsmodelle, Designprinzipien und Akzeptanzchecklisten und behaupten nicht, dass die Extraktion oder Speicheränderung blockiert wurde.

Überprüfen Sie die Grenze mit einem echten Release-Kandidaten

Stellen Sie den Anwendungsstapel, kritische Pfade und den Zielsystembereich bereit. Konten, Anträge und Projektdetails werden über die zentrale Yudun-Plattform verwaltet.

Weiterführende Literatur und technische Grundlagen

Diese primären Referenzen helfen bei der Überprüfung des Plattformverhaltens und der Sicherheitsgrenzen. Sie unterstützen die Analyse, statt sie zu ersetzen.

  1. Apple Core ML

    Modellintegration auf dem Gerät und Laufzeitgrenzen

  2. Google AI Edge LiteRT

    Inferenzlaufzeit und Modellbereitstellungskontext auf dem Gerät

  3. OWASP MASVS

    Sicherheitskontrollen und Überprüfungsumfang für mobile Anwendungen

  4. Android security best practices

    Android Anwendungssicherheitsdesign und Releasegrenzen

  5. Apple Platform Security

    Apple-Plattform-Codesignatur und Laufzeitsicherheitskontext