边缘 AI 系统通过结合加密技术、验证检查和安全硬件/软件实践来确保数据完整性。这些系统在设备（如传感器或摄像头）上本地处理数据，而不是将其发送到集中式服务器，从而减少了暴露于外部威胁的风险。然而，由于边缘设备通常在不受控制的环境中运行，因此它们必须防止在处理、存储或传输过程中发生意外或恶意的数据损坏。
一种方法是通过加密哈希和数字签名。例如，传感器生成的数据可以在处理前使用 SHA-256 等算法进行哈希处理。哈希值与数据一起存储或传输，以便稍后进行验证。如果数据被更改（例如，通过篡改或传输错误），重新计算哈希值将揭示不匹配。边缘设备还可以使用数字签名来验证数据来源。例如，工厂中的安全摄像头可以使用私钥对视频帧进行签名，以证明它们来自该设备并且在捕获后未被修改。
另一层涉及冗余和错误检查机制。边缘 AI 系统通常实现校验和或循环冗余校验 (CRC) 来检测存储或传输过程中发生的意外数据损坏。例如，使用边缘 AI 处理导航数据的无人机可能会在将传感器读数输入其控制算法之前通过 CRC 验证它们。一些系统还使用冗余存储或分布式共识协议。在智能电网中，多个边缘节点可能会交叉验证用电数据，以确保在触发负载平衡等操作之前的一致性。这些方法在计算效率（对于资源受限的边缘设备至关重要）与强大的完整性检查之间取得平衡。
最后，可信平台模块 (TPM) 或 ARM TrustZone 等安全执行环境有助于保护处理过程中的数据。例如，运行边缘 AI 的医疗设备可以将患者数据隔离在安全区域中，确保它不会被未经授权的应用程序或恶意软件更改。边缘设备的固件更新通常经过加密签名以防止篡改，确保仅运行经过验证的代码。TensorFlow Lite 等边缘框架还包括 AI 模型的内置完整性检查，验证其结构在推理之前未被修改。通过结合这些策略，边缘 AI 系统可以在不依赖持续云连接的情况下保持数据完整性。