背景
AI技術の普及に伴い、プライバシーとセキュリティはユーザーにとって最も懸念される問題の一つとなっている。従来のAIアプリでは、データをクラウドにアップロードして処理する必要があり、漏洩のリスクがありました。BreezeAppは、ローカル処理によってこの状況を完全に変えます。
コアソリューション
- 完全オフラインの建築設計すべてのデータ処理はデバイス側で行われ、音声認識や画像解析などの主要機能はインターネット接続を必要としない。
- データ・サンドボックス保護: AI処理中の一時データが他のアプリケーションに漏れないようにするためのアプリケーション分離技術の採用
- モデル・ローカル・ストレージすべてのAIモデル（例：Breeze2/Llama3.2）は、暗号化されたパーティションによって保護され、デバイス内部に保存されます。
作戦提案
- 初回使用時に「ウェブアクセスを許可」パーミッションをオフにする（iOSは「設定」-「プライバシー」、Androidは「アプリの権限管理」）。
- 生成されたキャッシュファイルを定期的にクリーンアップする（「設定」-「ストレージ」で操作する）
- 機密性の高いコンテンツの取り扱いでは、モバイル向けのプライバシー強化により、デフォルトのBreeze2モデルを使用することを推奨します。
ほら
このソリューションは、デバイスのローカルセキュリティ保護機能に依存するため、携帯電話システムのセキュリティ更新と合わせて使用することをお勧めします。非常に機密性の高いデータについては、デバイスの暗号化ストレージ機能を有効にして、さらに保護することを検討してください。
この答えは記事から得たものである。BreezeApp：オフラインAI機能をスマホで実行するアプリについて
