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Building an On-Device AI Scam Detector for Android — Gemma 4 + LiteRT
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AI/ML

Gemma 4와 LiteRT 기반 3계층 On-Device AI 사기 탐지 시스템 구축

Building an On-Device AI Scam Detector for Android — Gemma 4 + LiteRT

Rohit Raj2026년 5월 4일1분intermediate

AI 요약

Context

UPI 사기 피해 급증 및 Cloud API 사용 시 발생하는 데이터 유출 리스크 해결 필요. 개인정보 보호와 실시간 탐지를 위해 서버 의존성을 제거한 온디바이스 추론 구조 설계.

Technical Solution

  • 데이터 유출 방지를 위한 Full On-Device Inference 아키텍처 채택
  • 문맥 파악 및 정밀 분류를 위한 Gemma 4 LLM 기반 Context-aware Classification 수행
  • 추론 속도 최적화를 위해 LiteRT 기반의 Fast Pattern Model을 병렬 배치
  • 배터리 저전력 상태 대응을 위한 Regex Fallback 메커니즘 구축
  • 리소스 상황에 따라 모델의 정밀도와 전력 소모를 조절하는 3-tier Inference Engine 설계

실천 포인트

1. 기기 리소스 상태(배터리, 메모리)에 따른 단계적 Fallback 전략 수립

2. 정밀도(LLM)와 속도(LiteRT), 안정성(Regex)의 계층적 모델 배치 검토

3. 민감 데이터 처리 시 Cloud API 대신 On-Device AI 도입을 통한 보안 강화

태그

#Gemma 4#LiteRT#Inference Engine#Android#On-Device AI
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