"Awesome Mobile On-Device AI Security" नामक एक नया GitHub रिपॉजिटरी मोबाइल डिवाइस पर स्थानीय रूप से चलने वाले AI मॉडल्स से संबंधित सुरक्षा शोध के लिए एक रोडमैप के रूप में तैयार किया गया है।
इस संसाधन में TFLite/LiteRT, Core ML, ExecuTorch और ONNX सहित मोबाइल AI रनटाइम्स को कवर किया गया है। इसमें adversarial अटैक्स, backdoors, मॉडल चोरी और energy-latency अटैक्स जैसे अटैक सर्फेस का विवरण दिया गया है। सूचीबद्ध डिफेंसेस में मॉडल obfuscation, authorization, TEEs और watermarking शामिल हैं। रिपॉजिटरी एक रीडिंग रोडमैप, टैक्सोनोमी, ओपन प्रॉब्लम्स और emerging दिशाएं भी प्रदान करती है।
लेखक शुरुआती लोगों के लिए पहले सप्ताह के न्यूनतम रीडिंग पथ की उपयोगिता, टैक्सोनोमी की स्पष्टता और गायब पेपरों पर फीडबैक आमंत्रित करते हैं।