Вернуться к теме на главную

Границы безопасности во время выполнения мобильных приложений искусственного интеллекта

Техническое руководство по Юдуну · Инженерные принципы и практика · Русский

Мобильное приложение искусственного интеллекта часто сочетает в себе модели, среды выполнения, SDK, интерфейсы и бизнес-решения. Карта, на которой каждый актив создается, передается, используется и обновляется, прежде чем решить, что клиент должен защищать.

Относитесь к модели как к одному активу среди многих

Запросы инвентаризации, предварительная обработка, постобработка, учетные данные интерфейса, кэши, журналы, а также ввод и вывод данных пользователя вместе с моделью.

Каждый актив имеет разные требования к конфиденциальности, целостности и доступности.

  • Модели и конфигурация
  • SDK и среды выполнения
  • Интерфейсы и учетные данные
  • Входы, выходы и журналы

Разделите обязанности клиента и сервера

Клиент может поддерживать низкую задержку и автономный вывод. Долговечные секреты, авторизация учетной записи и бизнес-решения с высоким риском находятся в большей безопасности под контролем сервера.

Сигналы клиента - это свидетельство, а не абсолютное доверие.

Защитите путь обновления

Модели, среды выполнения и версии приложений требуют определенной совместимости. Проверьте источник обновления, целостность, откат и диапазон развертывания.

Система должна иметь возможность остановить несовершенную модель или политику, а не сохранять ее на неопределенный срок.

  • Сопряжение версий
  • Обновить источник
  • Проверка целостности
  • Откат ошибки

Публикуйте в рамках доказательств

Без текущих образцов и доказательств во время выполнения публикуйте модели угроз, принципы проектирования и контрольные списки приемки, а не заявления о том, что извлечение или изменение памяти были заблокированы.

Проверьте границу с реальным кандидатом на выпуск

Укажите стек приложений, критические пути и диапазон целевой системы. Учетные записи, приложения и детали проекта обрабатываются центральной платформой Yudun.

Дальнейшее чтение и техническая основа

Эти основные ссылки помогают проверить поведение платформы и границы безопасности. Они поддерживают анализ, а не заменяют его.

  1. Apple Core ML

    Интеграция модели на устройстве и границы времени выполнения

  2. Google AI Edge LiteRT

    Среда выполнения вывода на устройстве и контекст доставки модели

  3. OWASP MASVS

    Средства контроля безопасности мобильных приложений и объем проверки

  4. Android security best practices

    Android Проектирование безопасности приложений и границы выпуска

  5. Apple Platform Security

    Подписание кода платформы Apple и контекст безопасности во время выполнения