Proteggi e monitora l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud
Non potrai mai rinunciare alla sicurezza e al monitoraggio della tua infrastruttura di machine learning. Ecco alcuni suggerimenti al riguardo.
L’apprendimento automatico pone sfide significative per la sicurezza e la governance, soprattutto se distribuito nel cloud. L'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud sono esposti a varie minacce, come violazioni dei dati, accesso non autorizzato, manomissioni e attacchi dannosi. Pertanto, è essenziale proteggere e monitorare l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud con crittografia e registrazione.
In questo articolo esplorerò alcune delle migliori pratiche e strumenti per proteggere e monitorare l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud con crittografia e registrazione. Tratterò i seguenti argomenti:
L'importanza e i vantaggi della crittografia per il machine learning basato su cloud
L'importanza e i vantaggi del logging per il machine learning basato su cloud
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I metodi e gli strumenti per crittografare i dati inattivi e in transito per il machine learning basato su cloud
I metodi e gli strumenti per abilitare la registrazione per l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud
I metodi e gli strumenti per analizzare e visualizzare i log per il machine learning basato su cloud
L'importanza e i vantaggi della crittografia per il machine learning basato su cloud
La crittografia è il processo di trasformazione dei dati in un formato illeggibile utilizzando una chiave segreta. Solo le parti autorizzate che dispongono della chiave possono decrittografare i dati e accedere al loro contenuto originale. La crittografia aiuta a proteggere la riservatezza, l'integrità e la disponibilità dei dati da accessi o modifiche non autorizzati.
Il machine learning basato sul cloud implica l'archiviazione, l'elaborazione e il trasferimento di grandi quantità di dati tra diversi servizi e posizioni. Questi dati possono includere informazioni sensibili, come dettagli personali, documenti finanziari, cartelle cliniche o proprietà intellettuale. Se questi dati non sono crittografati, potrebbero essere vulnerabili all'intercettazione, al furto o alla manipolazione da parte di malintenzionati. Ad esempio, un utente malintenzionato potrebbe tentare di:
Intercetta il traffico di rete tra i tuoi endpoint ML e i client e ruba o altera i dati in transito.
Entra nel tuo account o database di archiviazione cloud e accedi o elimina i dati inattivi.
Compromettere i tuoi modelli o algoritmi di ML e iniettarvi codice o dati dannosi.
Per evitare questi scenari, dovresti crittografare i dati inattivi e in transito per il machine learning basato su cloud. La crittografia può aiutarti a:
Rispettare i requisiti normativi e gli standard di settore per la protezione dei dati.
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Aumenta la fiducia e la soddisfazione dei clienti garantendo la privacy e la sicurezza dei dati.
Riduci il rischio di violazione dei dati e responsabilità legali.
Proteggi il tuo vantaggio competitivo e la tua proprietà intellettuale.
L'importanza e i vantaggi del logging per il machine learning basato su cloud
La registrazione è il processo di registrazione di eventi o attività che si verificano in un sistema o un'applicazione. I registri vengono generalmente archiviati in file o database a cui è possibile accedere successivamente per scopi di analisi o controllo. La registrazione aiuta a monitorare le prestazioni, l'integrità, lo stato e il comportamento di un sistema o di un'applicazione.
Il machine learning basato sul cloud prevede l'esecuzione di flussi di lavoro complessi che abbracciano più servizi e componenti. Questi flussi di lavoro possono includere l'inserimento dei dati, la preelaborazione, la formazione, la convalida, la distribuzione, l'inferenza, la valutazione e l'ottimizzazione. Per garantire la qualità, l'affidabilità e l'efficienza di questi flussi di lavoro, è necessario abilitare la registrazione per l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud. La registrazione può aiutarti a:
Eseguire il debug degli errori e risolvere i problemi che potrebbero verificarsi durante il ciclo di vita del machine learning.
Tieni traccia di metriche e indicatori che misurano l'efficacia e l'accuratezza dei tuoi modelli ML.
Rileva anomalie e valori anomali che potrebbero indicare potenziali problemi o opportunità di miglioramento.
Ottimizza l'utilizzo delle risorse e l'efficienza dei costi identificando colli di bottiglia o sprechi.
Controlla la conformità e la governance verificando chi ha fatto cosa, quando, dove, come e perché.
I metodi e gli strumenti per la crittografia dei dati inattivi e in transito per il machine learning basato su cloud
Esistono diversi metodi e strumenti per crittografare i dati inattivi e in transito per il machine learning basato su cloud. A seconda del caso d'uso, puoi scegliere diversi livelli di granularità, controllo, prestazioni e costi della crittografia. Ecco alcune opzioni comuni:
Crittografia a riposo
La crittografia dei dati inattivi significa crittografare i dati archiviati su dischi o altri supporti. Ciò aiuta a proteggere i dati dall'accesso non autorizzato in caso di smarrimento, furto o compromissione del dispositivo di archiviazione. Esistono due tipi principali di crittografia dei dati inattivi:
Crittografia lato server: il server o il servizio che ospita i dati esegue la crittografia. Ad esempio, è possibile usare la crittografia di archiviazione di Azure per crittografare BLOB, file, tabelle, code, dischi e così via utilizzando chiavi gestite da Microsoft o chiavi gestite dal cliente. È anche possibile usare la crittografia dischi di Azure per crittografare i dischi della macchina virtuale usando BitLocker (per Windows) o DM-Crypt (per Linux).
Crittografia lato client: il client o l'applicazione che accede ai dati esegue la crittografia. È ad esempio possibile usare la crittografia lato client di Archiviazione di Azure per crittografare i BLOB prima di caricarli in Archiviazione di Azure utilizzando le proprie chiavi.
Crittografia in transito
La crittografia in transito significa crittografare i dati trasferiti su reti o canali di comunicazione. Ciò aiuta a proteggere i dati dall'intercettazione o dalla modifica da parte di terzi. Esistono due tipi principali di crittografia in transito:
Crittografia del livello di trasporto: il protocollo del livello di trasporto che gestisce la comunicazione esegue la crittografia. Ad esempio, puoi utilizzare HTTPS per crittografare il tuo traffico web utilizzando certificati SSL/TLS o SSH per crittografare l'accesso alla shell remota utilizzando la crittografia a chiave pubblica.
Crittografia a livello di applicazione: il protocollo o la logica del livello di applicazione che gestisce i dati esegue la crittografia. Ad esempio, puoi usare la crittografia del bus di servizio di Azure per crittografare i messaggi utilizzando AES-256 o la crittografia di Azure Cosmos DB per crittografare i documenti utilizzando chiavi gestite dal cliente.
I metodi e gli strumenti per abilitare la registrazione per l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud
Esistono diversi metodi e strumenti per abilitare la registrazione per l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud. A seconda del caso d'uso, puoi scegliere diversi livelli di granularità, verbosità, conservazione e analisi della registrazione. Ecco alcune opzioni comuni:
Registrazione per l'infrastruttura ML
L'infrastruttura ML si riferisce alle risorse di elaborazione e archiviazione che supportano il ciclo di vita ML. Ad esempio, puoi utilizzare i cluster di calcolo di Azure Machine Learning, il servizio Azure Kubernetes, Azure Data Lake Storage e così via. Per abilitare la registrazione per la tua infrastruttura ML, puoi utilizzare i seguenti strumenti:
Monitoraggio di Azure: Monitoraggio di Azure è un servizio che raccoglie e analizza i dati dalle risorse e dalle applicazioni di Azure. È possibile usare Monitoraggio di Azure per abilitare la registrazione diagnostica per le risorse dell'infrastruttura ML, ad esempio macchine virtuali, contenitori, dischi e così via. È anche possibile usare Monitoraggio di Azure per abilitare la registrazione dei parametri per le risorse dell'infrastruttura ML, ad esempio CPU, memoria, disco, rete , eccetera.
Azure Log Analytics: Azure Log Analytics è un servizio che inserisce ed esegue query sui dati da varie origini, ad esempio log di monitoraggio di Azure, log personalizzati e così via. È possibile usare Azure Log Analytics per archiviare e analizzare l'infrastruttura ML log utilizzando il linguaggio di query kusto. Puoi anche usare Azure Log Analytics per creare dashboard, avvisi e report basati sui log dell'infrastruttura ML.
Registrazione per endpoint ML
Gli endpoint ML si riferiscono ai servizi Web che espongono i modelli ML per l'inferenza o il punteggio. Ad esempio, puoi usare endpoint online o endpoint batch di Azure Machine Learning per distribuire i tuoi modelli ML come API REST o processi batch. Per abilitare la registrazione per i tuoi endpoint ML, puoi utilizzare i seguenti strumenti:
Application Insights: Application Insights è un servizio che monitora le prestazioni e l'utilizzo delle applicazioni e dei servizi Web. Puoi utilizzare Application Insights per abilitare la registrazione delle richieste per i tuoi endpoint ML, come tempo di risposta, tasso di successo, tasso di errore, ecc. Puoi anche utilizzare Application Insights per abilitare la registrazione personalizzata per i tuoi endpoint ML, come input del modello, output, previsioni , errori, ecc.
Azure Machine Learning SDK: Azure Machine Learning SDK è una libreria Python che consente di interagire con i servizi e le risorse di Azure Machine Learning. È possibile usare Azure Machine Learning SDK per abilitare la registrazione dei modelli per gli endpoint ML, ad esempio nome del modello, versione, posizione e così via. È anche possibile usare Azure Machine Learning SDK per abilitare la registrazione dei dati per gli endpoint ML, ad esempio schema di input, output schema, dati di esempio, ecc.
I metodi e gli strumenti per analizzare e visualizzare i log per il machine learning basato su cloud
Dopo aver abilitato la registrazione per l'infrastruttura e gli endpoint ML basati su cloud, potresti voler analizzare e visualizzare i log per ottenere informazioni dettagliate e intraprendere azioni. Esistono diversi metodi e strumenti per analizzare e visualizzare i log per il machine learning basato su cloud. A seconda del caso d'uso, puoi scegliere diversi livelli di complessità dell'analisi, interattività della visualizzazione e automazione delle azioni. Ecco alcune opzioni comuni:
Analisi dei log
Analizzare i log significa applicare varie tecniche e metodi per elaborare e interpretare i dati di log. Ciò aiuta a comprendere modelli, tendenze, correlazioni, anomalie, valori anomali, ecc. nei dati di registro. Esistono due tipi principali di analisi dei log:
Analisi descrittiva: l'analisi descrittiva mira a riassumere e presentare i dati di registro in modo significativo. Ad esempio, è possibile utilizzare statistiche descrittive, come media, mediana, moda, deviazione standard, ecc., per misurare la tendenza centrale e la variabilità dei dati di registro. È inoltre possibile utilizzare tabelle di frequenza, istogrammi, box plot, ecc. per mostrare la distribuzione dei dati di registro.
Analisi diagnostica: l'analisi diagnostica mira a identificare e spiegare le cause e gli effetti dei dati di registro. Ad esempio, è possibile utilizzare l'analisi delle cause profonde, come i diagrammi a lisca di pesce, i grafici di Pareto, i 5 perché, ecc., per scoprire i fattori e le ragioni sottostanti dietro i dati di registro. È inoltre possibile utilizzare test di ipotesi, come test t, ANOVA, test chi quadrato, ecc., per confrontare i dati di registro.
Visualizzazione dei log
Visualizzare i log significa creare e visualizzare rappresentazioni grafiche dei dati di log. Questo ti aiuta a vedere le relazioni, i modelli, le tendenze, i valori anomali, ecc. nei dati di registro. Esistono due tipi principali di visualizzazione dei registri:
Visualizzazione statica: la visualizzazione statica si riferisce alla generazione e alla visualizzazione di immagini o grafici fissi dei dati di registro. Ad esempio, puoi utilizzare matplotlib, seaborn o plotly per creare e salvare vari tipi di grafici, come grafici a linee, grafici a dispersione, grafici a barre, grafici a torta, ecc., per i tuoi dati di registro. Puoi anche utilizzare Panda o Excel per creare ed esportare tabelle o tabelle pivot per i tuoi dati di registro.
Visualizzazione interattiva: la visualizzazione interattiva si riferisce alla creazione e alla visualizzazione di interfacce o dashboard dinamiche e reattive dei dati di registro. Ad esempio, puoi utilizzare Power BI, Tableau o Grafana per creare e condividere dashboard interattive che ti consentono di filtrare, approfondire, ingrandire, ecc., sui dati di registro. È anche possibile usare Kibana o Azure Esplora dati per creare ed esplorare visualizzazioni connesse alle origini dati di log.
Conclusione
In questo articolo hai imparato come proteggere e monitorare la tua infrastruttura e i tuoi endpoint ML basati su cloud con crittografia e registrazione. Ho discusso dell'importanza e dei vantaggi della crittografia e del logging per il machine learning basato su cloud. Ho anche esplorato alcune delle migliori pratiche e strumenti per crittografare i dati inattivi e in transito, consentendo la registrazione per infrastrutture ed endpoint ML e analizzando e visualizzando i log per ML basato su cloud.
Spero che questo articolo ti abbia aiutato ad acquisire alcune informazioni e competenze per proteggere e monitorare i tuoi progetti ML basati su cloud. Buon apprendimento!