Se ha curado un nuevo repositorio de GitHub titulado "Awesome Mobile On-Device AI Security" para servir como una hoja de ruta para la investigación de seguridad relacionada con modelos de IA que se ejecutan localmente en dispositivos móviles.
El recurso cubre entornos de ejecución de IA móvil, incluidos TFLite/LiteRT, Core ML, ExecuTorch y ONNX. Detalla superficies de ataque como ataques adversarios, puertas traseras, robo de modelos y ataques de energía-latencia. Las defensas enumeradas incluyen ofuscación de modelos, autorización, TEE y marcas de agua. El repositorio también proporciona una hoja de ruta de lectura, taxonomía, problemas abiertos y direcciones emergentes.
El autor invita a comentarios sobre artículos faltantes, la claridad de la taxonomía y la utilidad del camino de lectura mínimo de la primera semana para principiantes.