在终端设备上进行的轻型模型AI技术

在终端设备上进行的轻型模型AI技术，如华为的内嵌AI全终端核心技术，主要包括以下三大特点：

1. 内嵌轻量化模型：这一技术结合AI终端的算力水平，通过混合AI框架进行模型的蒸馏、压缩及微调。这样可以在保留AI核心能力的同时，降低对终端的算力要求，使得小型设备也能够运行大型模型。例如，在AI PC中，通过本地推理为主、边缘和云端推理为辅的混合模型架构，可以实现任务的合理调配，满足用户需求的同时实现模型轻量化。

2. 场景化应用：AI终端需要与本地知识库结合，并对本地个人大模型进行参数调优，以适应用户在不同场景下的专业诉求。这样可以为用户提供工作、学习、生活等通用场景下的个性化服务。

3. 类脑化能力：通过AI的多模态认知能力，这些AI设备不仅拥有强大的智能混合算力，而且能够进行类似人类大脑的思考和分析。

另外，华为终端设备上的AI引擎MindSpore Lite也值得一提。它是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎，为全球1000+应用提供推理引擎服务，日均调用量超过3亿。它在各类手机、穿戴感知、智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用。并且，MindSpore Lite 1.1.0版本在算子性能优化、模型小型化、加速库自动裁剪工具、端侧模型训练、语音类模型支持、Java接口开放、模型可视化等方面进行了全面升级，使得版本更轻、更快、更易用。

确保AI技术在终端设备上的安全性是一个复杂而关键的任务。以下是一些建议和策略，可以增强AI技术在终端设备上的安全性：

1. 数据安全：

   - 确保训练数据的安全性和隐私性，避免使用非法或敏感数据。

   - 对用户数据进行加密存储和传输，确保数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改。

2. 模型安全：

   - 使用安全的AI模型，确保它们没有被注入恶意代码或漏洞。

   - 对AI模型进行安全审计和验证，以确保其在各种场景下的稳定性和安全性。

3. 终端设备安全：

   - 加强终端设备的物理安全，如限制访问权限、安装安全锁等。

   - 定期更新和修复终端设备的操作系统和安全补丁，以防止漏洞被利用。

4. 安全机制：

   - 在AI应用中实现访问控制和权限管理，防止未授权访问和操作。

   - 引入安全机制，如防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（IPS），以监控和防御潜在的安全威胁。

5. 更新和监测：

   - 定期对AI应用进行更新和升级，以修复已知的安全漏洞和增强安全性。

   - 监测AI应用的运行状态和异常行为，及时发现并应对潜在的安全风险。

6. 安全培训：

   - 为终端用户提供安全培训，教育他们如何安全地使用AI应用，避免泄露敏感信息或执行危险操作。

7. 合规与监管：

   - 确保AI技术的使用符合相关的法规、政策和伦理准则。

   - 接受监管机构的审查和监管，确保AI技术在终端设备上的安全使用。

8. 安全审计与评估：

   - 定期对AI系统进行安全审计和评估，确保系统的安全性达到要求。

   - 引入第三方安全机构进行安全测试和验证，以提高系统的安全水平。

综上所述，确保AI技术在终端设备上的安全性需要综合考虑数据安全、模型安全、终端设备安全、安全机制、更新和监测、安全培训、合规与监管以及安全审计与评估等多个方面。这些措施共同构成了确保AI技术在终端设备上安全运行的全面防护体系。