什么是 MLSecOps？

Source: Dev.to

什么是 MLSecOps？

MLSecOps 是一个框架，它在整个机器学习生命周期中整合安全实践，类似于 DevSecOps 对软件的作用。它保护机器学习模型免受独特威胁，如被篡改的数据和对抗性攻击。其目标是确保模型的开发、部署和管理安全可靠，从头到尾构建可信且有韧性的 AI 系统。

MLSecOps 的关键组件

• 安全数据管道
  专注于保护用于训练和推理的数据。包括数据验证、完整性检查和隐私措施，以防止数据投毒和泄漏。常使用差分隐私和同态加密等技术。

• 安全模型开发
  确保机器学习模型本身的安全，使其对抗对抗性攻击具有鲁棒性，实施访问控制防止模型被盗，并对代码和库进行漏洞扫描。

• 安全基础设施
  保护模型训练和部署的底层基础设施。涵盖容器安全、网络分段以及对云环境的安全访问。

• 持续监控与验证
  持续监控生产模型的性能下降和安全威胁，包括数据漂移和可能操纵输出的对抗性输入。

MLSecOps 的关键原则

• 设计即安全
  从机器学习项目的最初阶段就考虑安全，将其内置于系统的架构和设计中。

• 主动威胁建模
  在机器学习生命周期的每个阶段识别潜在威胁和漏洞，在事件发生前进行预防性防御。

• 自动化
  在整个 MLOps 流水线中自动化安全检查和控制——从数据摄取到模型部署——确保在无需人工干预的情况下提供一致的保护。

• 协作
  鼓励数据科学家、安全专家和运维团队共同努力，使每个人都了解并缓解机器学习的独特安全风险。

InfosecTrain 的 DevSecOps 培训

MLSecOps 将机器学习创新与强大的安全性结合起来。随着 AI 模型在关键决策中的日益重要，在整个机器学习生命周期中嵌入安全实践对于构建韧性和可信赖的系统至关重要。专业人士可以通过实践培训获得所需技能，例如 InfosecTrain 的实用 DevSecOps 培训，确保 AI 既强大又合规。