An Interview with Android Engineer and AI Security Researcher Ivan Mishchenko AndroidエンジニアとAIセキュリティ研究者Ivan Mishchenkoとのインタビュー 人工知能がモバイルアプリケーションに深く埋め込まれているにつれて、エンジニアリング判断の役割は変化しています。今日、AI駆動のモバイル製品の構築は、もはやイノベーションのスピードやモデルの精度についてだけではありません。 ハッカトンはこの変化の早期の反映となったが、かつては主に迅速なプロトタイプ化に焦点を当てたが、現在はAI、モバイルセキュリティの実践、およびエンジニアリングの成熟のテスト場として機能している。 イワン・ミシチェンコ(Ivan Mishchenko), Senior Android Engineer, AI security researcher, and recipient of the 複数の国際技術イベントで審査員として活躍し、 そして 彼の専門知識は、Android開発、人工知能、モバイルアプリケーションのセキュリティの交差点にあります。  (Developer of the Year – Artificial Intelligence) デジタルリーダー賞 2025 NextGen Hackathon (December 2025) Armenia Digital Awards (November 2025) デジタルリーダー賞 2025 我々はイワンとハッカソン審査員としての役割、AI駆動のモバイルプロジェクトの評価の課題、そして現実世界の銀行経験がイノベーションとセキュリティに対する彼のアプローチにどのように影響を与えるかについて話した。 イヴァン、あなたが評価したNextGen Hackathonの主な焦点は何でしたか? NextGen Hackathonは、人工知能を有意義な方法で統合する実用的なデジタル製品を構築することに焦点を当てた。 プライバシー、データ保護、AIのセキュアな統合に関する質問がすぐに生じます。 mobile-first applications 審査員の視点から見ると、課題は新規性を単に賞与することではなく、AIが製品を真に改善し、ソリューションがデモを超えて現実的に進化できるかどうかを評価することでした。 モバイルAIプロジェクトを評価する際の優先順位は何ですか? 私の評価枠組みは、いくつかのコア次元を中心に構築されました。 1.システム建築 私は、チームがアプリケーションをどのように構造化したかを注意深く観察しました。ハッカソン環境でも、建築的決定は重要です。懸念の明確な分離、モジュール設計、スケーラビリティは、プロジェクトが現実世界の成長を生き延びることができるかどうかを示しています。 2.デザインによるセキュリティ セキュリティは中心的な焦点でした。モバイルアプリケーションはしばしば敏感な個人データや財務データを処理し、AIコンポーネントは追加の攻撃表面を導入しました。 3.AI統合の質 強力なプロジェクトは、AIがなぜ必要か、推論がどのように行われたか(デバイス上またはクラウドベース)、モデルが失敗した場合や不確実な結果を返したときにシステムがどのように振る舞ったかを明確に理解した。 4.エンジニアリングの成熟 クリーンなAPI、理解可能な論理、現実的な妥協は、初期のプロトタイプでも重要です。 Hackathon 評価から生産銀行システムまで 陪審員としての私のアプローチを大きく形作った一つの要因は、同様のAI駆動型セキュリティソリューションを実装する私の直接的な経験です。 . production banking environments 私はジョージアのモバイル銀行アプリケーションで、 安全性、信頼性、および規制の遵守が交渉できない要件である場合、これらの環境では、建築ミスや不確実な設計決定は、財政的損失、規制違反、または評判の損害につながることがあります。 Space Bank 私のプロの仕事では、私は関わってきました: 
 
 
 
 
 金融アプリケーションのための安全なAndroidアーキテクチャの設計 Fallback メカニズムによるバイオメトリック認証フローの実装 ユーザー行動分析に基づくAI支援詐欺検出論理の適用 安全なデータストレージ、暗号化、および機密リソースへの制御されたアクセスを確保する この経験は、私がハッカソンプロジェクトを評価する方法に直接影響を与え、アイデアがデモで機能するかどうかだけでなく、銀行やフィンテックなどの規制されたリスクの高い環境に現実的に移行できるかどうかを評価しました。 この現実世界の経験はチームへのフィードバックにどのように影響を与えたか。 経験豊富な裁判官の最も価値のある役割の1つは、翻訳です。 早期段階のチームが直ちに応募できるように指示します。 industry-grade constraints プロジェクトをレビューするとき、私はしばしば銀行システムで直面する現実的な課題を参照しました。 
 
 
 
 データ保護に関する規制上の期待 モバイルハードウェアおよびバッテリー使用の制限 攻撃されたデバイスを含む脅威モデルまたはネットワークの遮断 これらの現実にフィードバックを組み込むことで、チームは単なるプロトタイプではなく、将来の潜在的な製品としてソリューションを再考するよう奨励されました。 AI駆動のモバイルプロジェクトでどのような共通の問題を観察しましたか? 繰り返される問題は、 データセキュリティに関して十分な考慮を払わずに、一部のチームは、匿名化や明確なセキュリティ対策なしに、敏感なユーザーデータをサードパーティのAPIに転送しました。 over-reliance on external AI services もう一つの共通の課題は、限界を誤解することでした。 デバイス上のモデルはプライバシーと遅延性を向上させますが、慎重な最適化と現実的な期待を必要とします。 on-device AI 最も強力なチームは、設計上の制約ではなく障害としてセキュリティを扱い、この考え方は一貫してより強力で信頼できるソリューションを導きました。 あなたの研究の背景は、裁判官としてのあなたの役割にどのように影響しますか? 私の研究は焦点 フィッシング検出、バイオメトリック認証、異常検出、オンデバイス機械学習など、私はこれらのトピックに関する peer-reviewed 記事を掲載し、国際会議で研究を発表しました。 AI-assisted security in Android applications この背景のために、私は自然に脅威指向のレンズを通じて製品を評価します。 
 
 
 
 この制度をどうやって悪用するのか。 ユーザーの行動やデバイスの整合性に関して、どのような仮定をするのですか? 敵対的な条件下でどう行動するのか。 ハッカトンは、創造性と動きについてであり、私の役割は、チームがイノベーションを現実的なエンジニアリングの期待と一致させるのを助けることです。 モバイルAIの評価のためのセキュリティファーストフレームワークの開発 研究、制作作業、審査員の参加を通じて、AI駆動のモバイルアプリケーションを評価するための一貫した枠組みを開発しました。 この枠組みは、以下を組み合わせている。 
 
 
 
 モバイルセキュリティの原則 AIリスク評価 建築スケーラビリティの考慮 AIを孤立した機能として扱うのではなく、認証、データストレージ、ネットワーク、ユーザーの相互作用を含むより広いシステムの一部として評価します。 私の貢献は、紹介することにあります。 モバイルプラットフォーム向けのAI製品の評価に、制約やリスクがウェブやクラウドのみのシステムとは大きく異なる。 security-first, system-level thinking 国際的な認知と専門的な信頼 私の招待状は、陪審員として、イベントのようなイベントで働くことです。 そして これは、モバイルAIセキュリティにおける私の専門知識の国際的な認識の増加を反映しています。 NextGen Hackathon Armenia Digital Awards これらの役割には、競合チームの仕事を評価し、技術的品質、セキュリティの姿勢、およびイノベーションの可能性を評価する直接の責任が含まれていました。 
 
 
 デジタルリーダー賞2025(Developer of the Year - Artificial Intelligence) Cases & Faces Award(AI&Machine Learning) 彼らは、複数の国と業界の文脈で持続的な専門的認識を示しています。 なぜ審査員の参加が高級エンジニアにとって重要なのか 裁判官としての役割は、責任と専門的な貢献の形式の両方です それは経験豊富なエンジニアが: 
 
 
 
 新興技術基準の影響 マネージャー初期チーム 産業のリスクを初期段階で特定する 私にとって、陪審員の仕事は、エンジニアリングのリーダーシップがコードを書くこと以外に広がるという考えを強化します。 AI 駆動型モバイルアプリケーションを構築するチームへのアドバイス 私が一貫して強調する3つの原則: **Security is a feature, not a afterthought \ ユーザーはすぐに良いセキュリティに気付かないかもしれませんが、その欠如に気付くでしょう。 **AIは拡大するべきで、不明瞭ではない \ チームがモデルが何をしているのか、なぜそれを必要としているのかを説明できない場合、それはあまりにも早すぎるか、または間違っている可能性があります。 エッジケース、失敗、誤用シナリオは、プロの製品が定義される場所です。 展望:責任あるAIは競争優位性 人工知能がモバイルアプリケーションの標準的なコンポーネントになるにつれて、長期的な成功は信頼、セキュリティ、責任あるエンジニアリングに依存します。 私の仕事は、銀行システム、学術研究、国際的なハッカソン審査員の間で、同じ目標によって推進されています:イノベーションが信頼性とユーザーの信頼性を上回らないようにすることです。 陪審員として参加することは、新興チームが創造性を現実世界の基準に合わせるのを助けることで、その未来を形作るのに貢献する方法の一つです。 
 
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モバイルAIの未来を判断する:イワン・ミシェンコとのインタビュー

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