御盾オンデバイスモデル暗号化が API 認可を代替できない理由
モデルファイル、推論ランタイム、API 認証情報、サーバー側認可、完全性シグナル、およびログ記録の責務を分解し、モバイル AI アプリケーション向けの多層セキュリティアーキテクチャと検証チェックリストを定義します。
モデル、キー、またはインターフェイスが弱点にならないようにしてください
Yudun は、オンデバイス モデル、推論ランタイム、API 認証情報、入力と出力、更新チェーンを個別のリスクとして扱います。貴重なクライアント コードとリソースは保護されますが、特権キーと最終的な認証はサーバー上に残ります。
これらの問題がアプリの妨げになっていますか?
- 出荷後にモデルまたは構成をコピーまたは交換できます
- 長期モデルの API キーは APK、IPA、または SO に埋め込まれています
- なりすましクライアントがクラウド クォータを消費し、制御不能なコストを発生させる
- モデル、ランタイム、アプリのバージョンが変動し、本番環境で失敗する
ユドゥンはそれらにどう対処するか
オンデバイスモデルとランタイム保護
モデル リソース、前処理/後処理ロジック、推論呼び出しパスのクライアント保護を定義します。
インターフェースと資格情報の境界
有効期間の長い特権キーをクライアントから移動し、有効期間が短く制限された認証情報をサーバー認証で使用します。
モデルリリースの検証
モデル、ランタイム、アプリのバージョンのペアを、無効化、段階的ロールアウト、ロールバック パスで検証します。
シナリオ: モデル API キーが抽出されると、損失はクラウド支出と偽装呼び出しに現れます。
公開されている Yudun アーキテクチャ シナリオでは、文字列を非表示にしてもモバイル AI API の盗難や悪用を完全に制御できない理由が説明されています。
リスク管理アーキテクチャを表示する評価によって明らかになったもの
- クライアントは、モデルのマスター キーを保存する代わりに、有効期間が短く制限された認証情報を要求します。
- モデルの呼び出しはサーバー プロキシまたは制御されたゲートウェイを通じて実行されます。
- リクエストバインディング、クォータ、レコード、コスト監視により異常な使用が明らかになります
範囲: これは公共のリスク シナリオおよびアーキテクチャであり、顧客のインシデントやブロック率やコスト削減の主張ではありません。
査定から納品まで
配送方法を見る- 01
リスクを分離する
すべてのモデルの暗号化を呼び出すのではなく、モデル、ランタイム、資格情報、インターフェイス、およびユーザー データを分割します。
- 02
クライアントとサーバーの境界を設定する
何をデバイスに残し、どのキーとリスクの高いアクションをサーバーに置くかを決定します。
- 03
配信の検証
バージョンのペアリング、インターフェイスのアクセス許可、緊急時の無効化、ロールバックをテストします。
購入前の質問
ファイル暗号化後のモデルは安全ですか?
いいえ。モデルは実行時に使用する必要がありますが、入力、出力、メモリ マテリアル、インターフェイス、資格情報は個別のリスクにさらされたままになります。
API キーをモバイル アプリに保存できますか?
有効期間が長い高特権キーをクライアント シークレットとして扱わないでください。最小限の権限、ローテーション、および要求レコードを持つサーバー プロキシを優先します。
すべての AI 推論はサーバー上で実行する必要がありますか?
いいえ。オンデバイス推論により遅延が削減され、プライバシーが向上しますが、モデルの配信、バージョン、デバイス リソース、およびランタイム マテリアルに関する懸念が追加されます。
AI 保護の主張はいつ検証されますか?
候補バージョン、メソッド、対象シナリオ、未解決項目が明示的である場合のみ。設計作業や静的な観察は実行時検証ではありません。
セキュリティ標準とプラットフォームのリファレンス
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