Нет необходимости объяснять, насколько технологии машинного обучения необходимы сегодня для многих предприятий. Одним из важных аспектов этих технологий является обеспечение безопасности при использовании данных, разработке моделей и управлении операциями. В настоящее время нормально видеть, как компании пытаются внедрить MLOps, поскольку количество вариантов использования AI и ML увеличивается, что уже является сложным процессом. С учетом этих растущих трудностей сделать процесс полностью безопасным и надежным становится все труднее.
В современной бизнес-среде наличие надежного и эффективного программного обеспечения имеет решающее значение для роста. Точно так же, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ, компании должны относиться к своим моделям ИИ и машинного обучения с таким же уровнем осторожности, как и к разработке программного обеспечения, поскольку эти модели могут значительно улучшить бизнес-операции.
Безопасность MLOps — это мера, принимаемая для защиты системы машинного обучения и обработки данных от несанкционированного доступа, модификации или уничтожения. Обеспечение безопасности в MLOps включает внедрение протоколов безопасности и лучших практик для обеспечения целостности, конфиденциальности и доступности системы и ее данных. В настоящее время предприятия оснащены передовыми модулями, алгоритмами и процессами машинного обучения, а также большим объемом данных. Но безопасность в MLOps также необходима.
В этой статье мы обсудим важность безопасности MLOps и методы, которым мы должны следовать, чтобы повысить уровень безопасности в MLOps. Давайте начнем с понимания MLOps и его значения.
Что такое MLOps и в чем его важность?
В одной из наших статей мы уже обсуждали MLOps и его важность. Тем не менее, чтобы дать представление о теме здесь, MLOPs — это набор процессов, которые позволяют нам запускать модели ML в производство, надежно и эффективно предоставляя и поддерживая данные и модель. Поэтому мы также можем рассматривать MLOps как комбинацию машинного обучения, разработки данных и DevOps, которая помогает запускать модели ML в производственных системах.
MLOps жизненно важен для того, чтобы заставить модели ML работать в реальных ситуациях, поскольку он направлен на усиление автоматизации, улучшение качества производственных моделей и сосредоточение внимания на потребностях бизнеса и нормативных требований.
Почему безопасность важна в MLOps?
Когда мы говорим, что данные — это новое топливо, мы рассматриваем науку о данных и модели машинного обучения как двигатели нашего нового топлива. В реальных приложениях модели машинного обучения содержат огромное количество важных и конфиденциальных данных. Неправильное или злонамеренное использование таких данных может иметь серьезные последствия. Модель машинного обучения может быть небезопасной по следующим причинам.
- Они уязвимы для атак, и их поведение можно легко изменить.
- Они непреднамеренно сливают конфиденциальную информацию.
- Инфраструктура, которую мы используем для создания и развертывания моделей машинного обучения, может быть уязвима для атак.
- Важно убедиться, что системы и ресурсы машинного обучения, которые мы используем, этичны и соответствуют применимым законам и нормативным актам.
Чтобы узнать больше об управлении данными и правилах, мы можем обратиться к этой ссылке.
В заключение мы можем сказать, что операции машинного обучения, которые мы используем в наших сценариях использования, должны быть безопасными, надежными и использоваться ответственно. Приближаясь к внедрению MLOps, необходимо понимать, что безопасность MLOps необходима на протяжении всего процесса, с самого начала, когда мы начинаем с понимания варианта использования, чтобы реализовать его в разработке. Все время выполнения процесса система должна быть защищена.
Как включить безопасность с помощью MLOps
На данный момент мы обсудили MLOps, безопасность MLOps и их важность. Теперь следующее, что возникает в наших умах, это то, как мы это используем. Для обсуждения этой темы мы будем использовать многоуровневую структуру MLOps (DataOps, ModelOps, DevOps), где с помощью нескольких уровней безопасности мы можем защитить процедуры машинного обучения от различных атак. Итак, начнем,
Безопасность на уровне DataOps
В нашей статье DataOps мы представили DataOps как часть MLOps, которая занимается обслуживанием, управлением версиями и контролем данных и конвейеров данных. Этот уровень должен включать методы защиты данных, чтобы сделать процесс потока данных чистым и безопасным.
Однако по мере увеличения необработанности данных возникают трудности с их извлечением и хранением. При включении безопасности на этом уровне мы должны в обязательном порядке знать, где находятся данные, и как получить к ним доступ и защитить их. В то же время бесшовный поток данных является необходимостью MLOps.
Мы можем использовать различные способы защиты данных от атак, например, шифрование, хэширование/токенизацию, маскирование и многое другое. Мы можем использовать следующие способы сохранения этого слоя.
- Применение строгих политик безопасности хранилища данных
- Защита интерфейсов управления
- Внедрение решения для предотвращения потери данных (DLP)
- Мониторинг контроля доступа к пользовательским данным
- Контролируйте свои данные в облаке
С помощью этих шагов мы также можем рассмотреть следующий шаг для физической защиты слоя:
- Установите датчики дыма и температуры, чтобы избежать экологических проблем.
- Биометрические и другие устройства безопасности для защиты от спама.
- Внедрение систем видеонаблюдения и видеонаблюдения.
Безопасность на уровне DevOps
Этот уровень отвечает за управление рабочим процессом между моделями и данными. Этот уровень предназначен для автоматизации разработки, мониторинга и развертывания моделей в среде. Таким образом, этот уровень требует обеспечения безопасности организованных данных и моделей. Рабочий процесс между этими слоями должен быть эффективным, безопасным и динамичным.
Такие продукты, как SSL Orchestrator, помогают нам максимально повысить безопасность инфраструктуры и обеспечивают
Расшифрованная и зашифрованная среда на основе политик, которая также может позволить трафику проходить через несколько компонентов проверки.
Безопасность на уровне ModelOps
После защиты процедур доступа к данным и управления процессами последний уровень, который нам нужно защитить, — это уровень ModelOps, который отвечает за хранение, управление и развертывание артефактов модели в рабочей среде.
Здесь нам нужно применить стратегии к месту хранения, чтобы модели можно было защитить, и мы также можем использовать схему управления доступом, чтобы гарантировать доступ к модели только авторизованному лицу.
Нам также может потребоваться убедиться, что код модели и зависимости защищены, чтобы защитить процесс от любых потенциальных атак, эксплойтов или нарушений. Регулярные проверки кода, обновления зависимостей и сканирование уязвимостей могут помочь выявить и устранить потенциальные проблемы.
В конце этого уровня мониторинг поведения модели может помочь обнаружить любые аномалии или неожиданное поведение, которые могут указывать на нарушение безопасности. Это можно сделать с помощью автоматизированных инструментов мониторинга, которые отслеживают производительность и выходные данные модели.
Будущая цель безопасности MLOps?
Чтобы выжить в сложных рыночных условиях, компаниям важно использовать подход в стиле DevOps для создания, развертывания и обслуживания моделей AI и ML. Это включает в себя понимание всего жизненного цикла модели, от разработки до развертывания, и внедрение последовательных и эффективных мер безопасности для управления, оптимизации, отслеживания и устранения неэтичного, неправильного или злонамеренного использования данных или моделей.
Реализация MLOps в сценариях использования AI и ML может быть сложной задачей, если учесть несколько технологических компонентов, задействованных при внедрении одного варианта использования в производство. По мере увеличения количества вариантов использования возрастает и сложность, что затрудняет соблюдение мер безопасности в каждом компоненте MLOps. Эта сложность может помешать организациям и предприятиям использовать ИИ для своих ценных вариантов использования.
ДСВ | Data Science Wizards стремится демократизировать ИИ, сделав его доступным для всех. Для достижения этой цели мы разработали нашу платформу решений UnifyAI. UnifyAI упрощает процесс реализации MLOps для нескольких вариантов использования AI и ML, снижая сложность. Архитектура платформы согласовывает все необходимые компоненты MLOps и обеспечивает соблюдение всех мер безопасности, от экспериментов до производства. UnifyAI предоставляет пользователям беспрепятственный опыт работы с ИИ.
С UnifyAI вам больше не нужно беспокоиться о правильной реализации вариантов использования ИИ. Архитектура UnifyAI заботится об этой сложности и обеспечивает безопасный способ использования моделей данных и процессов. Это позволяет командам ИИ сосредоточиться исключительно на разработке алгоритмов, которые могут обеспечить наилучшие результаты.
О ДСВ
DSW, специализирующаяся на искусственном интеллекте и науке о данных, предоставляет платформы и решения для использования данных с помощью ИИ и расширенной аналитики. С офисами, расположенными в Мумбаи, Индия, и Дублине, Ирландия, компания обслуживает широкий круг клиентов по всему миру.
Наша миссия — демократизировать искусственный интеллект и науку о данных, предоставляя клиентам возможность принимать обоснованные решения. Развивая экосистему ИИ с помощью технологических решений с открытым исходным кодом, основанных на данных, мы стремимся приносить пользу компаниям, клиентам и заинтересованным сторонам и делать ИИ доступным для всех.
Наша флагманская платформа UnifyAI направлена на оптимизацию процесса обработки данных, обеспечение унифицированного конвейера и интеграцию возможностей искусственного интеллекта для поддержки предприятий при переходе от экспериментов к полномасштабному производству, что в конечном итоге повышает операционную эффективность и стимулирует рост.
