การตัดสินอนาคตของมือถือ AI: การสัมภาษณ์กับ Ivan Mishchenko

An Interview with Android Engineer and AI Security Researcher Ivan Mishchenko การสัมภาษณ์กับวิศวกร Android และนักวิจัยด้านความปลอดภัย AI Ivan Mishchenko ในขณะที่อัจฉริยะประดิษฐ์จะถูกบูรณาการอย่างลึกซึ้งในแอปพลิเคชันมือถือบทบาทของการตัดสินทางวิศวกรรมจะเปลี่ยนแปลง ในวันนี้การสร้างผลิตภัณฑ์มือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ได้เกี่ยวกับความเร็วในการนวัตกรรมหรือความแม่นยําของแบบจําลองเท่านั้น มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับความรับผิดชอบความปลอดภัยและความสามารถในการแปลความคิดการทดลองเป็นระบบพร้อมการผลิต Hackathons ได้กลายเป็นการสะท้อนความคมชัดของการเปลี่ยนแปลงนี้ ก่อนหน้านี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจําลองอย่างรวดเร็ว แต่ตอนนี้พวกเขาทําหน้าที่เป็นพื้นฐานการทดสอบสําหรับ AI แอพพลิเคชันการรักษาความปลอดภัยมือถือและการสําเร็จความใคร่ด้านวิศวกรรม ในสภาพแวดล้อมนี้สมาชิกประธานาธิบดีด้านเทคนิคมีบทบาทสําคัญในการกําหนดวิธีการประเมินและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้นใหม่ Ivan Mishchenko, นักวิศวกรระดับสูง Android, นักวิจัยด้านความปลอดภัย AI และผู้รับของ , ได้ทําหน้าที่เป็นสมาชิกประธานาธิบดีในหลายกิจกรรมเทคโนโลยีระหว่างประเทศรวมถึง และ ความเชี่ยวชาญของเขาอยู่ในจุดเชื่อมโยงของการพัฒนา Android, ศิลปะและความปลอดภัยของแอปพลิเคชันมือถือ (Developer of the Year – Artificial Intelligence) รางวัลผู้นําดิจิตอล 2025 NextGen Hackathon (December 2025) Armenia Digital Awards (November 2025) รางวัลผู้นําดิจิตอล 2025 เราพูดคุยกับไอวานเกี่ยวกับบทบาทของเขาในฐานะผู้พิจารณาฮาคาตันความท้าทายในการประเมินโครงการมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และวิธีที่ประสบการณ์การธนาคารในโลกจริงมีอิทธิพลต่อทัศนคติของเขาเกี่ยวกับนวัตกรรมและการรักษาความปลอดภัย Ivan ซึ่งเป็นจุดมุ่งเน้นหลักของ NextGen Hackathon ที่คุณประเมินหรือไม่ The NextGen Hackathon มุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิตอลที่ใช้งานได้ซึ่งรวมความคิดประดิษฐ์อย่างมีนัยสําคัญ ส่วนหนึ่งที่สําคัญของคําแนะนําคือ ซึ่งทําให้เกิดคําถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวการป้องกันข้อมูลและการบูรณาการ AI ที่ปลอดภัย mobile-first applications จากมุมมองของประธานาธิบดีความท้าทายไม่ได้เป็นการรางวัลความแปลกใหม่เท่านั้น แต่เพื่อประเมินว่า AI ได้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างแท้จริงหรือไม่และว่าโซลูชันสามารถพัฒนาได้อย่างจริงจังนอกเหนือจากการทดลอง นี่รวมถึงการประเมินวิธีที่ทีมงานจัดการกับข้อมูลผู้ใช้วิธีที่โมเดล AI ถูกนํามาใช้และว่าระบบโดยรวมพิสูจน์ถึงความสามารถในการวิศวกรรมหรือไม่ คุณให้ความสําคัญกับเกณฑ์ใดเมื่อประเมินโครงการ AI แบบเคลื่อนที่ กรอบการประเมินของฉันถูกสร้างขึ้นอยู่กับหลายมิติหลัก: 1. ระบบสถาปัตยกรรม ฉันให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับวิธีที่ทีมงานโครงสร้างแอปพลิเคชันของพวกเขา แม้ในสภาพแวดล้อมของฮาคาตันการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมมีความสําคัญ การแยกความกังวลที่ชัดเจนการออกแบบแบบโมดูลและความยืดหยุ่นแสดงให้เห็นว่าโครงการสามารถอยู่รอดการเติบโตในโลกจริงได้หรือไม่ 2. ความปลอดภัยโดยการออกแบบ ความปลอดภัยเป็นจุดมุ่งเน้น แอปพลิเคชันมือถือมักจะจัดการกับข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนและส่วนประกอบ AI นําพื้นผิวการโจมตีเพิ่มเติม ฉันประเมินการไหลเวียนการรับรองข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลการใช้งานการเข้ารหัสและการตระหนักถึงความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับ AI เช่นการรั่วไหลของข้อมูลหรือการละเมิดรูปแบบ 3. คุณภาพของ AI Integration ฉันพิจารณาว่า AI ถูกนํามาใช้อย่างเหมาะสมสําหรับโดเมนปัญหาหรือไม่ โครงการที่แข็งแกร่งแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับเหตุผลที่ต้องใช้ AI วิธีการทําข้อสรุป (บนอุปกรณ์หรือบนคลาวด์) และวิธีที่ระบบพฤติกรรมเมื่อโมเดลลล้มเหลวหรือส่งผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน 4. วิศวกรรม maturity API ที่สะอาดกลยุทธ์ที่เข้าใจได้และข้อตกลงทางเทคนิคที่จริงจังมีความสําคัญแม้ในรูปแบบต้นแบบแรก ทีมงานที่แสดงให้เห็นถึงการวิศวกรรมที่หยาบคายอย่างต่อเนื่องโดดเด่น จากการประเมิน hackathon ไปยังระบบธนาคารการผลิต หนึ่งในปัจจัยที่ทรงกลมแนวทางของฉันในฐานะสมาชิกผู้พิจารณาอย่างแข็งแกร่งคือประสบการณ์โดยตรงของฉันในการใช้โซลูชั่นความปลอดภัยแบบ AI ที่คล้ายคลึงกัน . production banking environments ฉันได้ทํางานเกี่ยวกับแอปพลิเคชันธนาคารมือถือในประเทศจอร์เจียรวมถึงโครงการสําหรับ ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ข้อผิดพลาดทางสถาปัตยกรรมหรือการตัดสินใจในการออกแบบที่ไม่ปลอดภัยสามารถนําไปสู่ความสูญเสียทางการเงินการละเมิดกฎระเบียบหรือความเสียหายต่อชื่อเสียง Space Bank ในอาชีพของฉันฉันมีส่วนร่วมใน: การออกแบบสถาปัตยกรรม Android ที่ปลอดภัยสําหรับแอพพลิเคชันทางการเงิน การประยุกต์ใช้กระแสการรับรองความถูกต้องทางชีวภาพด้วยกลไกการกลับ การประยุกต์ใช้กลยุทธ์การตรวจจับการหลอกลวงที่สนับสนุนด้วย AI ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ การจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยการเข้ารหัสและการเข้าถึงที่มีการควบคุมไปยังทรัพยากรที่สําคัญ ประสบการณ์นี้มีอิทธิพลโดยตรงในการประเมินโครงการฮาคาโตน ฉันประเมินไม่เพียง แต่ว่าความคิดทํางานได้หรือไม่ แต่ยังสามารถเปลี่ยนแปลงไปสู่สภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูงเช่นธนาคารหรือฟินเทคได้หรือไม่ ประสบการณ์ในโลกจริงนี้มีอิทธิพลต่อความคิดเห็นของคุณต่อทีมได้อย่างไร หนึ่งในบทบาทที่มีค่ามากที่สุดของผู้พิจารณาที่มีประสบการณ์คือการแปล ในคําแนะนําที่ทีมขั้นตอนแรกสามารถใช้ได้ทันที industry-grade constraints เมื่อตรวจสอบโครงการฉันมักจะอ้างถึงความท้าทายในโลกจริงที่พบในระบบธนาคาร: ความคาดหวังด้านการควบคุมเกี่ยวกับการป้องกันข้อมูล ข้อ จํากัด ของฮาร์ดแวร์มือถือและการใช้แบตเตอรี่ รูปแบบภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ที่ถูก compromised หรือเครือข่าย interception โดยการสร้างการตอบสนองในความเป็นจริงเหล่านี้ทีมงานได้รับการกระตุ้นให้คิดใหม่เกี่ยวกับโซลูชั่นของพวกเขาไม่เพียง แต่เป็นแบบจําลองเท่านั้น แต่เป็นผลิตภัณฑ์ในอนาคตในหลายกรณีทีมงานปรับแต่งสถาปัตยกรรมของพวกเขาในช่วงฮาคาตันเองโดยการแนะนําการสรุปบนอุปกรณ์ปรับปรุงกระแสการรับรองความถูกต้องหรือแยกการตัดสินใจ AI จากกลยุทธ์ UI ปัญหาทั่วไปใดที่คุณสังเกตเห็นในโครงการมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปัญหาที่ซ้ํากันคือ โดยไม่ต้องคํานึงถึงความปลอดภัยของข้อมูลอย่างเพียงพอ ทีมบางคนส่งข้อมูลผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อนไปยัง API ของบุคคลที่สามโดยไม่มีการทําความลับหรือการป้องกันที่ชัดเจน over-reliance on external AI services ความท้าทายที่พบบ่อยอีกอย่างคือการเข้าใจผิดข้อ จํากัด ของ ในขณะที่รุ่นบนอุปกรณ์ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและความล่าช้าพวกเขาต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างระมัดระวังและคาดหวังที่จริงใจ ฉันมักจะแนะนําสถาปัตยกรรมไฮบริดที่รวมการสรุปในท้องถิ่นกับการยืนยันด้านหลังที่ปลอดภัย on-device AI ทีมที่แข็งแกร่งที่สุดประเมินความปลอดภัยเป็นข้อ จํากัด ของการออกแบบแทนที่จะเป็นอุปสรรค ความคิดนี้ได้นําไปสู่โซลูชั่นที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น พื้นหลังการวิจัยของคุณมีอิทธิพลต่อบทบาทของคุณในฐานะผู้พิจารณาอย่างไร การวิจัยของฉันมุ่งเน้นไปที่ รวมถึงการตรวจจับ phishing, การตรวจสอบ biometric, การตรวจจับความผิดปกติและการเรียนรู้เครื่องบนอุปกรณ์ ฉันได้เผยแพร่บทความที่ได้รับการตรวจสอบโดยคู่ค้าเกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้และนําเสนอการวิจัยที่ประชุมระหว่างประเทศ AI-assisted security in Android applications เนื่องจากพื้นหลังนี้ฉันประเมินผลิตภัณฑ์ตามธรรมชาติผ่านเลนส์ที่มุ่งเน้นไปที่ภัยคุกคาม: ระบบนี้สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างไร การคาดการณ์ใดเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้หรือความสมบูรณ์ของอุปกรณ์ จะทําอย่างไรในเงื่อนไขที่ขัดแย้ง ในขณะเดียวกันฉันมุ่งมั่นที่จะสมดุลความเข้มงวดทางวิชาการกับคําแนะนําทางปฏิบัติ แฮคคาทอนเป็นเรื่องเกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์และความกระตือรือร้นและบทบาทของฉันคือการช่วยให้ทีมปรับความคิดสร้างสรรค์เข้ากับความคาดหวังทางวิศวกรรมที่จริงจัง การพัฒนากรอบความปลอดภัยแรกสําหรับการประเมิน AI แบบเคลื่อนที่ ผ่านการวิจัยการทํางานในการผลิตและการมีส่วนร่วมของผู้พิจารณาฉันได้พัฒนาโครงสร้างที่สอดคล้องกันสําหรับการประเมินแอพพลิเคชันมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI กรอบนี้รวม: หลักการความปลอดภัยมือถือ AI การประเมินความเสี่ยง การพิจารณาการปรับขนาดของสถาปัตยกรรม แทนที่จะรักษา AI เป็นคุณลักษณะแยกต่างหากฉันประเมินมันเป็นส่วนหนึ่งของระบบที่กว้างขึ้นซึ่งรวมถึงการรับรองข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลการเชื่อมต่อเครือข่ายและการโต้ตอบของผู้ใช้ ความมองเห็นในระดับระบบนี้ยังคงค่อนข้างผิดปกติในสภาพแวดล้อมการพัฒนาในขั้นตอนแรกซึ่ง AI มักจะถูกตัดสินโดยการวัดความแม่นยําหรือนวัตกรรม การมีส่วนร่วมของฉันคือการแนะนํา เข้าสู่การประเมินผลิตภัณฑ์ AI สําหรับแพลตฟอร์มมือถือซึ่งข้อ จํากัด และความเสี่ยงแตกต่างกันอย่างมากจากระบบเว็บหรือระบบคลาวด์เท่านั้น security-first, system-level thinking การยอมรับระหว่างประเทศและความไว้วางใจระดับมืออาชีพ คําเชิญของฉันที่จะทําหน้าที่เป็นสมาชิกผู้พิจารณาในเหตุการณ์เช่น และ แสดงให้เห็นถึงการยอมรับระหว่างประเทศที่เพิ่มขึ้นของความเชี่ยวชาญของฉันในด้านความปลอดภัย AI แบบเคลื่อนที่ NextGen Hackathon Armenia Digital Awards บทบาทเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการรับผิดชอบโดยตรงในการประเมินงานของทีมแข่งขันประเมินคุณภาพทางเทคนิคทัศนคติความปลอดภัยและศักยภาพนวัตกรรม รวมกับรางวัลระหว่างประเทศเช่น: รางวัลผู้นําดิจิตอล 2025 (นักพัฒนาของปี – วิศวกรรมอัจฉริยะ) รางวัลกรณีและใบหน้า (AI & Machine Learning, USA) พวกเขาแสดงให้เห็นถึงการยอมรับระดับมืออาชีพอย่างต่อเนื่องในหลายประเทศและสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม ทําไมการมีส่วนร่วมของประธานาธิบดีสําคัญสําหรับวิศวกรระดับสูง การให้บริการเป็นผู้พิจารณาเป็นทั้งความรับผิดชอบและเป็นรูปแบบของการมีส่วนร่วมทางมืออาชีพ มันช่วยให้วิศวกรที่มีประสบการณ์สามารถ: ผลกระทบของมาตรฐานทางเทคนิคที่เกิดขึ้น ทีม mentor ขั้นตอนแรก ตรวจสอบความเสี่ยงในอุตสาหกรรมในระยะแรก สําหรับฉันการทํางานของประธานาธิบดีเสริมสร้างความคิดว่าการเป็นผู้นําด้านวิศวกรรมขยายไปกว่าการเขียนโค้ด ซึ่งรวมถึงการประเมินการให้คําปรึกษาและการสร้างระบบนิเวศทางเทคโนโลยีที่กว้างขึ้น เคล็ดลับสําหรับทีมสร้างแอปพลิเคชันมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีสามหลักการที่ฉันเน้นอย่างต่อเนื่อง: **ความปลอดภัยเป็นคุณสมบัติไม่ใช่ความคิดหลัง ผู้ใช้อาจไม่สังเกตเห็นความปลอดภัยที่ดีทันที แต่พวกเขาจะสังเกตเห็นการขาดความปลอดภัย ** AI ควรเพิ่ม, ไม่หยาบคาย \ หากทีมงานไม่สามารถอธิบายสิ่งที่รุ่นทําและทําไมจําเป็นต้องใช้มันมีแนวโน้มที่จะถูกนํามาใช้เร็วเกินไปหรือไม่ถูกต้อง **วิศวกรสําหรับความเป็นจริงไม่ใช่ตัวอย่าง \ กรณีขอบความล้มเหลวและสถานการณ์การละเมิดเป็นสถานที่ที่ผลิตภัณฑ์ระดับมืออาชีพถูกกําหนด มองไปข้างหน้า: AI ที่รับผิดชอบเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ในขณะที่อัจฉริยะเทียมกลายเป็นส่วนประกอบมาตรฐานของแอปพลิเคชันมือถือความสําเร็จในระยะยาวจะขึ้นอยู่กับความไว้วางใจความปลอดภัยและการวิศวกรรมที่รับผิดชอบ งานของฉัน – ทั่วระบบธนาคาร การวิจัยทางวิชาการ และผู้พิจารณา hackathon ระหว่างประเทศ – มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเดียวกัน: ให้แน่ใจว่านวัตกรรมไม่เกินความน่าเชื่อถือและความไว้วางใจของผู้ใช้ ผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสําเร็จที่สุดของอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะถูกสร้างขึ้นโดยวิศวกรที่เข้าใจทั้งความสามารถทางเทคนิคและความรับผิดชอบ การมีส่วนร่วมในฐานะสมาชิกประธานาธิบดีเป็นหนึ่งในวิธีที่ฉันมีส่วนร่วมในการสร้างอนาคตนั้นโดยช่วยให้ทีมงานที่เกิดขึ้นได้จับคู่ความคิดสร้างสรรค์กับมาตรฐานของโลกจริง เรื่องนี้ถูกตีพิมพ์ภายใต้ HackerNoon's Business Blogging Program เรื่องนี้ถูกตีพิมพ์ภายใต้ HackerNoon's Business Blogging Program เรื่องนี้ถูกโพสต์ภายใต้ HackerNoon's . โปรแกรมบล็อกธุรกิจ โปรแกรมบล็อกธุรกิจ