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Limites de segurança de tempo de execução para aplicativos móveis de IA

Guia técnico Yudun · Princípios e práticas de engenharia · Português do Brasil

Um aplicativo móvel de IA geralmente combina modelos, tempos de execução de inferência, SDKs, interfaces e decisões de negócios. Mapeie onde cada ativo é criado, transferido, usado e atualizado antes de decidir o que o cliente deve proteger.

Trate o modelo como um ativo entre muitos

Solicitações de inventário, pré-processamento, pós-processamento, credenciais de interface, caches, logs e entradas e saídas do usuário junto com o modelo.

Cada ativo tem diferentes necessidades de confidencialidade, integridade e disponibilidade.

  • Modelos e configuração
  • SDKs e tempos de execução
  • Interfaces e credenciais
  • Entradas, saídas e registros

Divida as responsabilidades do cliente e do servidor

O cliente pode suportar inferência off-line e de baixa latência. Segredos duradouros, autorização de conta e decisões de negócios de alto risco ficam mais seguros sob controle do servidor.

Os sinais do cliente são evidências, não confiança absoluta.

Proteja o caminho de atualização

Modelos, tempos de execução e versões de aplicativos exigem compatibilidade definida. Verifique a origem da atualização, a integridade, a reversão e o intervalo de implementação.

O sistema deve ser capaz de impedir um modelo ou política defeituoso em vez de mantê-lo indefinidamente.

  • Emparelhamento de versões
  • Fonte de atualização
  • Verificação de integridade
  • Reversão de falha

Publique dentro dos limites das evidências

Sem uma amostra atual e evidências de tempo de execução, publique modelos de ameaças, princípios de design e listas de verificação de aceitação, e não afirmações de que a extração ou modificação de memória foi bloqueada.

Verifique o limite com um candidato a lançamento real

Forneça a pilha de aplicativos, os caminhos críticos e o intervalo do sistema de destino. Contas, aplicativos e detalhes do projeto são gerenciados pela plataforma central Yudun.

Leitura adicional e base técnica

Essas referências primárias ajudam a verificar o comportamento da plataforma e os limites de segurança. Eles apoiam a análise em vez de substituí-la.

  1. Apple Core ML

    Integração de modelo no dispositivo e limites de tempo de execução

  2. Google AI Edge LiteRT

    Tempo de execução de inferência no dispositivo e contexto de entrega de modelo

  3. OWASP MASVS

    Controles de segurança de aplicativos móveis e escopo de verificação

  4. Android security best practices

    Design de segurança de aplicativo Android e limites de lançamento

  5. Apple Platform Security

    Assinatura de código da plataforma Apple e contexto de segurança de tempo de execução