Ne laissez pas le modèle, la clé ou l’interface devenir le maillon faible

Yudun traite le modèle sur l'appareil, le runtime d'inférence, les informations d'identification de l'API, les entrées et sorties et la chaîne de mise à jour comme des risques distincts. Le code et les ressources client précieux sont protégés tandis que les clés privilégiées et l'autorisation finale restent sur le serveur.

Ces problèmes freinent-ils votre application ?

  • Un modèle ou une configuration peut être copié ou remplacé après l'expédition
  • Une clé API de modèle à long terme est intégrée dans APK, IPA ou SO.
  • Les clients usurpés consomment du quota cloud et génèrent des coûts incontrôlés
  • Les versions de modèle, d'exécution et d'application dérivent et échouent en production

Comment Yudun les gère

  • Modèle sur appareil et protection d'exécution

    Définissez la protection du client pour les ressources du modèle, la logique de pré/post-traitement et les chemins d'appel d'inférence.

  • Limite de l'interface et des informations d'identification

    Retirez les clés privilégiées de longue durée du client et utilisez des informations d’identification limitées et de courte durée avec l’autorisation du serveur.

  • Validation de la version du modèle

    Validez l’appariement du modèle, du runtime et de la version de l’application, avec des chemins de désactivation, de déploiement par étapes et de restauration.

Scénario : lorsqu'une clé API de modèle est extraite, la perte apparaît dans les dépenses cloud et les invocations usurpées

Un scénario d'architecture publique Yudun explique pourquoi le masquage d'une chaîne ne constitue pas un contrôle complet du vol et des abus des API d'IA mobile.

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Ce que l’évaluation a révélé

  • Le client demande un identifiant limité et de courte durée au lieu de stocker la clé principale du modèle.
  • Les appels de modèle sont exécutés via un serveur proxy ou une passerelle contrôlée
  • La liaison des demandes, les quotas, les enregistrements et la surveillance des coûts révèlent une utilisation anormale

Portée : Il s’agit d’un scénario et d’une architecture de risque public, et non d’un incident client, d’un taux de blocage revendiqué ou d’une économie de coûts.

De l'évaluation à la livraison

Voir le mode de livraison
  1. 01

    Séparez les risques

    Divisez le modèle, l'exécution, les informations d'identification, les interfaces et les données utilisateur au lieu d'invoquer tout le chiffrement du modèle.

  2. 02

    Définir la limite client-serveur

    Décidez de ce qui reste sur l'appareil et quelles clés et actions à haut risque appartiennent au serveur.

  3. 03

    Valider la livraison

    Testez le couplage des versions, les autorisations d’interface, la désactivation d’urgence et la restauration.

Questions que les clients posent souvent

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Questions avant l'achat

Un modèle est-il sûr après le cryptage des fichiers ?

Le modèle doit être utilisé au moment de l'exécution, tandis que les entrées, les sorties, le matériel de mémoire, les interfaces et les informations d'identification restent exposés à des risques distincts.

Une clé API peut-elle être stockée dans une application mobile ?

Ne traitez pas une clé à privilèges élevés de longue durée comme un secret client. Préférez un serveur proxy avec le moindre privilège, la rotation et les enregistrements de requêtes.

Toutes les inférences d’IA doivent-elles s’exécuter sur un serveur ?

L'inférence sur l'appareil peut réduire la latence et améliorer la confidentialité, mais elle ajoute des problèmes de livraison de modèle, de version, de ressources de l'appareil et de matériel d'exécution.

Quand une demande de protection contre l’IA est-elle vérifiée ?

Uniquement lorsque la version candidate, la méthode, les scénarios couverts et les éléments ouverts sont explicites. Le travail de conception ou l'observation statique ne constitue pas une vérification d'exécution.

Normes de sécurité et références de plateforme

  1. Apple Core ML

    Intégration du modèle sur l'appareil et limites d'exécution

  2. Google AI Edge LiteRT

    Runtime d’inférence sur l’appareil et contexte de livraison de modèle

  3. OWASP MASVS

    Contrôles de sécurité des applications mobiles et portée de la vérification

  4. Android security best practices

    Conception de la sécurité des applications Android et limites des versions

  5. Apple Platform Security

    Signature de code de la plateforme Apple et contexte de sécurité d'exécution