「Awesome Mobile On-Device AI Security」と題された新しいGitHubリポジトリが、モバイルデバイス上でローカルに実行されるAIモデルに関するセキュリティ研究のロードマップとしてキュレーションされました。

このリソースは、TFLite/LiteRT、Core ML、ExecuTorch、ONNXを含むモバイルAIランタイムをカバーしています。敵対的攻撃、バックドア、モデル窃取、エネルギー・レイテンシー攻撃などの攻撃対象表面について詳述しています。リストされている防御策には、モデルの難読化、認可、TEEs、透かしがあります。リポジトリはまた、読むべき論文のロードマップ、分類法、未解決の問題、そして新興の方向性も提供しています。

著者は、欠落している論文、分類法の明確さ、初心者向けの最初の1週間の最小限の読書パスの有効性についてフィードバックを求めています。