移动端设备端AI（MoAI）系统将本地部署的AI模型与传统移动软件组件集成，直接在终端设备上提供智能功能，具有隐私保护、低延迟和离线可用等优势。然而，本地存储AI模型引入了新的安全风险。本文是首个针对MoAI安全的系统化知识梳理，涵盖安全支柱、攻击面与防御面。研究识别了现有攻击与防御研究中的未解决缺口，并指出了未来研究方向。该工作建立了理解MoAI系统攻击与防御格局的系统框架，为构建安全的MoAI系统奠定了基础。配套资源见GitHub。适合从事移动AI安全、设备端模型保护的研究人员和安全从业者阅读。