"Awesome Mobile On-Device AI Security"라는 제목의 새로운 GitHub 저장소가 모바일 기기에서 로컬로 실행되는 AI 모델에 대한 보안 연구를 위한 로드맵으로 큐레이션되었습니다.
이 자료는 TFLite/LiteRT, Core ML, ExecuTorch 및 ONNX를 포함한 모바일 AI 런타임을 다룹니다. 적대적 공격, 백도어, 모델 도용, 에너지-지연 시간 공격과 같은 공격 표면을 상세히 설명합니다. 나열된 방어책에는 모델 난독화, 권한 부여, TEEs 및 워터마킹이 포함됩니다. 저장소는 또한 읽기 로드맵, 분류법, 미해결 문제 및新興 방향도 제공합니다.
저자는 누락된 논문, 분류법의 명확성 및 초보자를 위한 최소 1주간의 읽기 경로에 대한 유용성에 대한 피드백을 요청합니다.