モバイル AI アプリケーションのランタイムセキュリティ境界

ユドゥン技術ガイド · エンジニアリングの原則と実践 · 日本語

モバイル AI アプリケーションでは、多くの場合、モデル、推論ランタイム、SDK、インターフェイス、ビジネス上の意思決定が組み合わされます。クライアントが何を保護するかを決定する前に、各資産が作成、転送、使用、更新される場所をマップします。

モデルを多数の資産のうちの 1 つとして扱う

インベントリプロンプト、前処理、後処理、インターフェイス認証情報、キャッシュ、ログ、およびモデルと並行したユーザー入力と出力。

各資産には、異なる機密性、完全性、および可用性のニーズがあります。

クライアントは、低遅延のオフライン推論をサポートできます。長期間有効な秘密、アカウント認証、およびリスクの高いビジネス上の意思決定は、サーバー制御下でより安全になります。

クライアントのシグナルは証拠であり、絶対的な信頼ではありません。

モデル、ランタイム、アプリケーションのバージョンには、定義された互換性が必要です。更新元、整合性、ロールバック、ロールアウト範囲を確認します。

システムは、欠陥のあるモデルまたはポリシーを無期限に保持するのではなく、停止できる必要があります。

現在のサンプルと実行時の証拠がない場合は、抽出やメモリの変更がブロックされたという主張ではなく、脅威モデル、設計原則、および受け入れチェックリストを公開してください。

アプリケーションスタック、クリティカルパス、およびターゲットシステム範囲を提供します。アカウント、アプリケーション、プロジェクトの詳細は、中央の Yudun プラットフォームによって処理されます。