An Interview with Android Engineer and AI Security Researcher Ivan Mishchenko Intervija ar Android inženieri un AI drošības pētnieku Ivanu Miščenko Tā kā mākslīgais intelekts kļūst dziļi iestrādāts mobilajās lietojumprogrammās, inženiertehnisko spriedumu loma mainās.Šodien, veidojot ar mākslīgo intelektu darbināmu mobilo produktu, vairs nav tikai par inovāciju ātrumu vai modeļu precizitāti. Hackathons ir kļuvuši par agrīnu šīs pārmaiņas atspoguļojumu.Kad tie galvenokārt bija vērsti uz ātru prototipēšanu, tie tagad darbojas kā testēšanas pamati piemērotiem AI, mobilo drošības praksi un inženiertehnisko briedumu. Ivan Mishchenko, vecākais Android inženieris, AI drošības pētnieks un saņēmējs , ir bijis žūrijas loceklis vairākos starptautiskos tehnoloģiju pasākumos, tostarp un Viņa pieredze atrodas Android izstrādes, mākslīgā intelekta un mobilo lietotņu drošības krustojumā.  (Developer of the Year – Artificial Intelligence) Digitālā līderu balva 2025. gadā NextGen Hackathon (December 2025) Armenia Digital Awards (November 2025) Digitālā līderu balva 2025. gadā Mēs runājām ar Ivanu par viņa lomu kā hackathon tiesnesim, par izaicinājumiem, kas saistīti ar AI balstītu mobilo projektu novērtēšanu, un par to, kā reālā banku pieredze ietekmē viņa pieeju inovācijai un drošībai. Ivan, kas bija galvenais NextGen Hackathon uzmanības centrā, ko jūs vērtējāt? NextGen Hackathon koncentrējās uz praktisku digitālo produktu veidošanu, kas nozīmīgi integrē mākslīgo intelektu. , kas nekavējoties rada jautājumus par privātumu, datu aizsardzību un drošu AI integrāciju. mobile-first applications No žūrijas viedokļa, izaicinājums nebija apbalvot tikai jaunumu, bet novērtēt, vai AI patiešām uzlaboja produktu un vai risinājums varētu reāli attīstīties ārpus demo. Kādus kritērijus jūs personīgi izvērtējāt, izvērtējot mobilo AI projektus? Mana novērtēšanas sistēma tika veidota, balstoties uz vairākām galvenajām dimensijām: 1) Sistēmas arhitektūra Es pievērsu lielu uzmanību tam, kā komandas strukturēja savus pieteikumus. Pat hackathon apstākļos, arhitektūras lēmumi ir svarīgi. Drošība pēc dizaina Mobilās lietotnes bieži apstrādā sensitīvus personas vai finanšu datus, un AI komponenti ievieš papildu uzbrukuma virsmas. Es novērtēju autentifikācijas plūsmas, datu glabāšanas praksi, šifrēšanas izmantošanu un izpratni par AI specifiskajiem riskiem, piemēram, datu noplūdi vai modeļu ļaunprātīgu izmantošanu. AI integrācijas kvalitāte Spēcīgie projekti parādīja skaidru izpratni par to, kāpēc bija vajadzīgs AI, kā tika veikta secinājums (uz ierīces vai mākonī), un kā sistēma uzvedās, kad modeļi neizdevās vai atdeva nenoteiktus rezultātus. Inženiertehniskais briedums Tīri API, saprotama loģika un reāli kompromisi ir svarīgi pat agrīnos prototipos. No hackathon novērtēšanas līdz ražošanas banku sistēmām Viens no faktoriem, kas spēcīgi ietekmēja manu pieeju kā žūrijas loceklim, ir mana tiešā pieredze, ieviešot līdzīgus AI vadītus drošības risinājumus . production banking environments Esmu strādājis par mobilo banku lietojumprogrammām Gruzijā, tostarp projektiem Šādās vidēs arhitektūras kļūdas vai nedroši dizaina lēmumi var izraisīt finansiālus zaudējumus, normatīvo aktu pārkāpumus vai reputācijas bojājumus. Space Bank Savā profesionālajā darbā esmu iesaistījies: 
 
 
 
 
 Drošas Android arhitektūras projektēšana finanšu lietojumprogrammām Biometriskās autentifikācijas plūsmu ieviešana ar atpakaļejošiem mehānismiem Lietojot AI atbalstītu krāpšanas atklāšanas loģiku, pamatojoties uz lietotāju uzvedības analīzi Datu droša uzglabāšana, šifrēšana un kontrolēta piekļuve sensitīviem resursiem Šī pieredze tieši ietekmēja to, kā es novērtēju hackathon projektus. es novērtēju ne tikai to, vai ideja darbojas demo, bet arī to, vai tā var reāli pāriet uz regulētu, augsta riska vidi, piemēram, banku vai fintech. Kā šī reālā pieredze ietekmēja jūsu atsauksmes komandām? Viena no vērtīgākajām pieredzējuša tiesneša lomām ir tulkošana. Ieteikumi, kas jāievēro agrīnā stadijā, var tikt piemēroti nekavējoties. industry-grade constraints Pārskatot projektus, es bieži pieminēju reālās pasaules problēmas, ar kurām saskaras banku sistēmas: 
 
 
 
 Regulatīvās cerības saistībā ar datu aizsardzību Mobilās aparatūras un akumulatora lietošanas ierobežojumi draudu modeļi, kas saistīti ar apdraudētām ierīcēm vai tīkla uztveršanu Pamatojoties uz atsauksmēm par šīm realitātēm, komandas tika mudinātas pārdomāt savus risinājumus ne tikai kā prototipus, bet arī kā potenciālus nākotnes produktus. Vairākos gadījumos komandas pielāgoja savas arhitektūras paša hackatona laikā, ieviešot ierīču secinājumus, uzlabojot autentifikācijas plūsmas vai atdalot AI lēmumu pieņemšanu no UI loģikas. Kādas kopīgas problēmas jūs novērojat AI-powered mobilajos projektos? Atkārtota problēma bija Dažas komandas pārsūtīja sensitīvus lietotāju datus trešo pušu API bez anonimizācijas vai skaidrām drošības garantijām. over-reliance on external AI services Vēl viens kopīgs izaicinājums bija nepareiza izpratne par ierobežojumiem Lai gan ierīces modeļi uzlabo privātumu un aizkavēšanos, tiem nepieciešama rūpīga optimizācija un reālas cerības. es bieži ierosināju hibrīdas arhitektūras, kas apvieno vietējo secinājumu ar drošu aizmugures validāciju. on-device AI Spēcīgākās komandas drošību uztvēra kā dizaina ierobežojumu, nevis šķērsli. Kā jūsu zinātniskā pieredze ietekmē jūsu lomu kā tiesnesim? Mans pētījums koncentrējas uz , ieskaitot viltus atklāšanu, biometrisko autentifikāciju, anomāliju atklāšanu un mašīnbūves mācīšanu ierīcē. es esmu publicējis peer-reviewed rakstus par šīm tēmām un prezentējis pētījumus starptautiskās konferencēs. AI-assisted security in Android applications Šī iemesla dēļ es dabiski novērtēju produktus, izmantojot apdraudējumu orientētu objektīvu: 
 
 
 
 Kā šo sistēmu varētu ļaunprātīgi izmantot? Kādi ir pieņēmumi par lietotāju uzvedību vai ierīces integritāti? Kā rīkoties pretinieku apstākļos? Hackathons ir par radošumu un impulsu, un mana loma ir palīdzēt komandām saskaņot inovācijas ar reālistiskām inženiertehniskajām cerībām. Izstrādāt drošības prioritātes sistēmu mobilā AI novērtēšanai Izmantojot pētījumus, ražošanas darbu un žūrijas līdzdalību, esmu izstrādājis konsekventu sistēmu, lai novērtētu ar AI darbināmas mobilās lietotnes. Šī sistēma apvieno: 
 
 
 
 Mobilās drošības principi Riska novērtējums Arhitektūras mēroga apsvērumi Tā vietā, lai ārstētu AI kā izolētu funkciju, es to novērtēju kā daļu no plašākas sistēmas, kas ietver autentifikāciju, datu glabāšanu, tīklu veidošanu un lietotāju mijiedarbību. Mans ieguldījums ir ieviest AI produktu izvērtēšana mobilajām platformām, kurās ierobežojumi un riski ievērojami atšķiras no tīmekļa vai mākoņdatošanas sistēmām. security-first, system-level thinking Starptautiska atzīšana un profesionāla uzticēšanās Manas uzaicinājumus kalpot kā žūrijas loceklis tādos pasākumos kā un atspoguļo pieaugošo starptautisko atzinību par manu pieredzi mobilā AI drošībā. NextGen Hackathon Armenia Digital Awards Šīs lomas ietvēra tiešu atbildību par konkurējošo komandu darbu novērtēšanu, tehniskās kvalitātes, drošības pozīcijas un inovāciju potenciāla novērtēšanu. 
 
 
 Digital Leaders Award 2025 (Gada izstrādātājs – Mākslīgais intelekts) Cases & Faces Award (AI un mašīntulkošana, ASV) viņi demonstrē noturīgu profesionālo atzīšanu vairākās valstīs un nozares kontekstos. Kāpēc žūrijas dalība ir svarīga vecākajiem inženieriem Kalpošana kā tiesnesis ir gan atbildība, gan profesionāla ieguldījuma forma. tas ļauj pieredzējušiem inženieriem: 
 
 
 
 Ietekme uz jaunajiem tehniskajiem standartiem Agrīnās stadijas komandas agrīnā stadijā identificēt atkārtotus nozares riskus; Man žūrijas darbs pastiprina ideju, ka inženierzinātņu vadība pārsniedz kodeksa rakstīšanu.Tā ietver novērtēšanu, mentorēšanu un plašākas tehnoloģiju ekosistēmas veidošanu. Padomi komandām, kas izstrādā AI-powered mobilās lietotnes Ir trīs principi, kurus es konsekventi uzsveru: **Drošība ir iezīme, nevis pēcpārdomas \ Lietotāji var nekavējoties pamanīt labu drošību, bet viņi pamanīs tās neesamību. Ja komanda nespēj izskaidrot, ko modelis dara un kāpēc tas ir nepieciešams, tas, visticamāk, tiek piemērots pārāk agri vai nepareizi. ** Inženieris realitātei, nevis demos \ Edge gadījumi, neveiksmes un ļaunprātīgas izmantošanas scenāriji ir tie, kuros tiek definēti profesionāli produkti. Skatīties uz priekšu: atbildīgs AI kā konkurences priekšrocība Tā kā mākslīgais intelekts kļūst par standarta mobilo lietojumprogrammu sastāvdaļu, ilgtermiņa panākumi būs atkarīgi no uzticēšanās, drošības un atbildīgas inženierijas. Mans darbs – banku sistēmās, akadēmiskajos pētījumos un starptautiskajās hakatonu žūrijās – ir balstīts uz vienu un to pašu mērķi: nodrošināt, lai inovācijas nepārsniegtu uzticamību un lietotāju uzticēšanos. Piedalīšanās kā žūrijas loceklis ir viens no veidiem, kā es palīdzu veidot šo nākotni, palīdzot jaunajām komandām saskaņot radošumu ar reālajiem standartiem. 
 
 Šis raksts tika publicēts HackerNoon biznesa blogošanas programmas ietvaros. Šis raksts tika publicēts HackerNoon biznesa blogošanas programmas ietvaros. Šis raksts tika publicēts HackerNoon's . Biznesa blogošanas programma Biznesa blogošanas programma

Be mentioned in online media

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Mobilais AI nākotnes novērtēšana: intervija ar Ivanu Miščenko

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps