御盾端侧模型加密为什么不能替代接口鉴权
拆分模型文件、推理运行时、API 凭据、服务端授权、完整性信号与日志责任，给出移动 AI 应用的分层安全架构和验证清单。
别让模型、密钥和接口成为移动 AI 的泄漏点
御盾把端侧模型、推理运行时、API 凭据、输入输出和更新链分开处理：客户端保护高价值代码与资源，高权限密钥和最终授权留在服务端，并通过版本与发布验证控制风险。
你的 App 是否正遇到这些问题
- 模型或配置随安装包下发后可以被复制和替换
- 长期模型 API Key 被打进 APK、IPA 或 SO
- 仿冒客户端持续调用接口，产生额度盗刷和成本失控
- 模型、运行时和 App 版本不一致导致线上异常
御盾如何处理
端侧模型与运行时保护
针对模型资源、预后处理逻辑和推理调用路径设计客户端保护范围。
接口与凭据边界
协助把长期高权限密钥移出客户端，采用短期、限权凭据和服务端授权。
模型版本与发布验证
核对模型、运行时和 App 的版本关系，准备异常停用、灰度和回滚路径。
本次公开了什么
- 客户端只申请短期、限权凭据，不保存长期模型主密钥
- 模型调用通过服务端代理或受控网关执行
- 结合请求绑定、限额、调用记录与成本监控发现异常
说明： 这是公开风险场景与架构方案，不是客户事故、拦截率或费用节省数据。
从评估到交付
查看交付方法- 01
拆分风险
区分模型、运行时、凭据、接口和输入输出，不用“模型加密”概括全部问题。
- 02
确定端云边界
确认哪些资产留在端侧，哪些密钥与高风险动作必须由服务端控制。
- 03
验证交付
测试模型与 App 版本配对、接口权限、异常停用和回滚。
客户经常关心的问题
查看详情
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用账号域、租户、会话代次和密钥版本约束消息、草稿、附件引用与摘要缓存，并在退出、换号和迟到回调时阻止跨账号回写。
AI 生成的 Markdown 放进 WebView 前，怎样隔离危险内容
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移动 AI 流式输出取消后，怎样阻止旧片段回写新页面
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RAG 文档里的指令为什么不能覆盖系统策略
把系统策略、开发者模板、用户请求与检索片段分层装配，让文档只提供可引用事实，无法改写工具权限、数据范围和输出规则。
AI 结构化输出升级时，怎样让旧版 App 继续安全解析
固定 schemaVersion、必填字段、枚举和未知字段策略，让模型模板、远程开关、客户端解析器与降级路径按兼容矩阵一起发布。
端侧 AI delegate 输出一致性怎样对照 CPU 基线
固定模型、元数据、输入和后处理，逐设备记录 delegate 实际启用与图分区，再按项目容差比较 CPU 结果和回退终态。
移动端 LLM 截断上下文时怎样保留系统策略
按系统策略、业务约束、当前请求、检索内容和历史摘要分层分配预算，让截断只作用于允许层并留下会话版本与移除回执。
端侧模型降级到云端 AI 前怎样重查数据授权
把本地推理和云端调用视为两条数据路径，降级前重新核对字段分类、用户选择、令牌 scope、audience、发送者约束和输出契约。
用户撤销文档权限后端侧 RAG 索引怎样同步清理
用 permissionEpoch 绑定原文、分块、向量、摘要、缓存、密钥和任务，撤权时先阻断检索，再清理派生图并拒绝迟到写入。
移动端下载 AI 模型完整性验证与版本绑定实施指南
针对 iOS Core ML 与 Android LiteRT 场景，详解模型哈希校验、签名验证、版本回退链及缓存安全策略，避免文件存在即信任误区。
购买前常见问题
模型文件加密后是否就安全？
不是。模型在运行时需要被使用，输入输出、内存材料、调用接口和密钥仍然可能形成风险。
API Key 可以放在移动 App 中吗？
不应把长期高权限密钥作为客户端秘密。更稳妥的方式是由服务端代理、限权、轮换并记录调用。
AI 推理必须全部放在服务端吗？
不一定。端侧推理可以降低延迟并改善隐私，但需要额外处理模型交付、版本、设备资源和运行材料风险。
什么情况下可以声称 AI 防护已验证？
需要明确候选版本、验证方法、覆盖场景和未覆盖项。只有概念设计或静态观察时不能写成运行验证通过。
安全标准与平台依据
- Apple Core ML
端侧模型集成与运行边界
- Google AI Edge LiteRT
端侧推理运行时与模型交付背景
- OWASP MASVS
移动应用安全控制与验证范围
- Android 安全最佳实践
Android 应用安全设计与发布边界
- Apple Platform Security
Apple 平台代码签名与运行安全背景