모바일 AI 애플리케이션의 런타임 보안 경계

유둔기술가이드 · 공학 원리 및 실습 · 한국어

모바일 AI 애플리케이션은 모델, 추론 런타임, SDK, 인터페이스 및 비즈니스 의사결정을 결합하는 경우가 많습니다. 클라이언트가 무엇을 보호해야 하는지 결정하기 전에 각 자산이 생성, 전송, 사용 및 업데이트되는 위치를 매핑하세요.

모델을 여러 자산 중 하나의 자산으로 취급

모델과 함께 인벤토리 프롬프트, 전처리, 후처리, 인터페이스 자격 증명, 캐시, 로그, 사용자 입력 및 출력이 제공됩니다.

각 자산에는 기밀성, 무결성 및 가용성 요구 사항이 다릅니다.

클라이언트는 짧은 지연 시간과 오프라인 추론을 지원할 수 있습니다. 장기간 유지되는 비밀, 계정 승인 및 고위험 비즈니스 결정은 서버 제어 하에서 더욱 안전합니다.

클라이언트 신호는 절대적인 신뢰가 아니라 증거입니다.

모델, 런타임 및 애플리케이션 버전에는 정의된 호환성이 필요합니다. 업데이트 소스, 무결성, 롤백 및 롤아웃 범위를 확인합니다.

시스템은 결함이 있는 모델이나 정책을 무기한 유지하는 대신 중지할 수 있어야 합니다.

현재 샘플 및 런타임 증거가 없으면 추출 또는 메모리 수정이 차단되었다는 주장이 아닌 위협 모델, 설계 원칙 및 승인 체크리스트를 게시하십시오.

애플리케이션 스택, 중요 경로 및 대상 시스템 범위를 제공합니다. 계정, 애플리케이션 및 프로젝트 세부 사항은 중앙 Yudun 플랫폼에서 처리됩니다.