andy的文章

2026-03-08andy阅读(26)评论(0)

如何构建具备全链路可追溯性的MLOps流水线以满足AI审计与合规要求 随着《欧盟AI法案》等监管条例的落地，AI系统的合规性已从“可选项”转变为“必选项”。审计机构通常要求开发者证明模型决策的可解释性、数据的合法性以及开发过程的可复现性。本...

2026-03-08andy阅读(23)评论(0)

如何在 OP-TEE 内部实现卷积算子：解决浮点运算缺失的定点化替代方案 在安全领域，将深度学习模型部署到 OP-TEE (Open Portable Trusted Execution Environment) 是保护隐私数据的常见需求。...

2026-03-08andy阅读(20)评论(0)

如何基于硬件唯一密钥 (HUK) 实现 AI 模型与设备的强绑定 在端侧 AI 部署场景中，模型权重往往是核心知识产权。为了防止模型文件被非法拷贝到其他设备运行，基于硬件唯一密钥（Hardware Unique Key, HUK）的“模型绑...

2026-03-08andy阅读(32)评论(0)

在将 AI 模型部署到车载、手机或工业网关等边缘设备时，由于设备处于物理开放环境，开发者常面临两大安全威胁：模型文件被克隆拷贝以及模型版本被恶意降级（Rollback Attack）。本文将深入讲解如何利用 TEE（可信执行环境）中的 RP...

2026-03-08andy阅读(25)评论(0)

如何在 MLOps 生产环境中评估与量化技术债？ 在 AI 基础设施（AI Infra）的演进过程中，模型部署上线仅是生命周期的开始。随着时间的推移，数据分布的变化、模型性能的衰减以及管道逻辑的耦合，会产生巨大的“隐藏技术债”。Google...

2026-03-07andy阅读(29)评论(0)

如何实现 AI 模型权重的端到端加密部署：从服务器下发到 TEE 内部解密的完整链路 在 AI 模型商业化落地中，模型权重是核心资产。如果模型直接以 .onnx 或 .tflite 明文形式存储在终端磁盘，极易被破解者直接“拖库”。本文将介...

2026-03-07andy阅读(29)评论(0)

如何通过 Cookiecutter 构建标准化的 MLOps 模板库：将最佳实践固化为工程脚手架 在 AI 项目从实验走向生产的过程中，最常见的痛点是工程质量的参差不齐。不同的算法工程师可能使用不同的文件夹结构、不同的依赖管理工具，甚至连日...

2026-03-07andy阅读(34)评论(0)

在端侧 AI 安全领域，TEE（可信执行环境，如 ARM TrustZone）是保护模型资产的核心手段。然而，开发者面临一个物理上的‘死结’：TEE 的 Secure RAM 通常被硬件锁定在 64MB-128MB 以内，而如今即便是一个轻...

2026-03-07andy阅读(26)评论(0)

如何通过 OP-TEE 的 TA 与 CA 通信机制实现 AI 推理请求的安全转发与身份验核 在端侧 AI 部署中，保护模型权重和推理请求不被恶意劫持至关重要。传统的 Linux 环境（REE）容易受到 Root 提权攻击。通过 ARM T...

2026-03-07andy阅读(32)评论(0)

为什么需要 TEE 可信推理？ 在移动端或边缘侧部署 AI 模型时，模型资产的安全性面临严峻挑战。传统的磁盘加密或混淆技术容易被 Root 权限后的攻击者通过内存镜像、侧信道分析等手段破解。ARM TrustZone 技术提供的 TEE (...