端侧 GenAI 隐私：如何实现？模型和数据是否完全离线？还有哪些“容易忽略的泄露面”？

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端侧 GenAI 经常强调隐私优势。想请教一下，在 QAIRT / 骁龙端侧 GenAI 的实际落地中，隐私保护通常是如何实现的？

具体想确认几点：
    •    推理链路是否可以做到 模型与数据完全离线、本地闭环（不走云端、不上传输入输出）？
    •    在工程实现上，是否提供一些机制来保证数据安全，比如本地加密存储、沙箱隔离、权限控制、密钥管理、日志脱敏等？
    •    如果应用包含 RAG / 本地向量库 / 语音或相册等敏感数据接入，端侧隐私的“边界”在哪里？有哪些常见的合规/安全注意事项？

我们更关注的是：不仅是“理论上离线”，而是工程上如何避免默认日志、缓存、崩溃报告、第三方 SDK 等带来的数据泄露面。

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1. 隐私实现：骁龙+QAIRT靠本地全闭环推理+硬件隔离+分层加密落地，全程不上云
2. 离线性：能做到模型/数据完全离线，推理全在HTP本地闭环，无强制云端依赖
3. 工程安全机制：原生支持本地加密存储、HTP硬件沙箱、权限管控、TEE托管密钥、日志脱敏配置
4. RAG/敏感数据边界：本地闭环即安全，跨应用/跨设备传输是红线；合规要用户明示授权，不缓存原始敏感数据
5. 易忽略泄露面：默认调试日志、崩溃报告堆栈、第三方SDK采集、跨进程未加密传输、临时文件残留、模型未混淆