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Proteja e monitore infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem


Você nunca poderá tirar a segurança e o monitoramento de sua infraestrutura de aprendizado de máquina. Aqui estão algumas dicas sobre isso.

O aprendizado de máquina apresenta desafios significativos para a segurança e a governança, especialmente quando implantado na nuvem. A infraestrutura e os endpoints de ML baseados em nuvem estão expostos a diversas ameaças, como violações de dados, acesso não autorizado, adulteração e ataques maliciosos. Portanto, é essencial proteger e monitorar sua infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem com criptografia e registro em log.

Neste artigo, explorarei algumas das melhores práticas e ferramentas para proteger e monitorar sua infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem com criptografia e registro em log. Abordarei os seguintes tópicos:

  • A importância e os benefícios da criptografia para ML baseado em nuvem

  • A importância e os benefícios do registro em log para ML baseado em nuvem

  • Os métodos e ferramentas para criptografar dados em repouso e em trânsito para ML baseado em nuvem

  • Os métodos e ferramentas para permitir o registro em log para infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem

  • Os métodos e ferramentas para analisar e visualizar logs para ML baseado em nuvem

A importância e os benefícios da criptografia para ML baseado em nuvem

Criptografia é o processo de transformar dados em um formato ilegível usando uma chave secreta. Somente as partes autorizadas que possuem a chave podem descriptografar os dados e acessar seu conteúdo original. A criptografia ajuda a proteger a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados contra acesso ou modificação não autorizada.

O ML baseado em nuvem envolve armazenamento, processamento e transferência de grandes quantidades de dados em diferentes serviços e locais. Esses dados podem incluir informações confidenciais, como dados pessoais, registros financeiros, registros de saúde ou propriedade intelectual. Se esses dados não forem criptografados, poderão ficar vulneráveis à interceptação, roubo ou manipulação por atores mal-intencionados. Por exemplo, um invasor pode tentar:

  • Escute o tráfego de rede entre seus endpoints e clientes de ML e roube ou altere os dados em trânsito.

  • Invada sua conta ou banco de dados de armazenamento em nuvem e acesse ou exclua os dados em repouso.

  • Comprometa seus modelos ou algoritmos de ML e injete códigos ou dados maliciosos neles.

Para evitar esses cenários, você deve criptografar seus dados em repouso e em trânsito para ML baseado em nuvem. A criptografia pode ajudá-lo:

  • Cumpra os requisitos regulamentares e os padrões do setor para proteção de dados.

  • Aumente a confiança e a satisfação do cliente, garantindo a privacidade e a segurança dos dados.

  • Reduza o risco de violações de dados e responsabilidades legais.

  • Proteja sua vantagem competitiva e propriedade intelectual.

A importância e os benefícios do registro em log para ML baseado em nuvem

Logging é o processo de registrar eventos ou atividades que ocorrem em um sistema ou aplicativo. Os logs normalmente são armazenados em arquivos ou bancos de dados que podem ser acessados posteriormente para fins de análise ou auditoria. O registro em log ajuda a monitorar o desempenho, a integridade, o status e o comportamento de um sistema ou aplicativo.

O ML baseado em nuvem envolve a execução de fluxos de trabalho complexos que abrangem vários serviços e componentes. Esses fluxos de trabalho podem incluir ingestão de dados, pré-processamento, treinamento, validação, implantação, inferência, avaliação e otimização. Para garantir a qualidade, a confiabilidade e a eficiência desses fluxos de trabalho, você deve habilitar o registro em log para sua infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem. O registro pode ajudá-lo:

  • Depure erros e solucione problemas que possam surgir durante o ciclo de vida do ML.

  • Acompanhe métricas e indicadores que medem a eficácia e a precisão dos seus modelos de ML.

  • Detecte anomalias e valores discrepantes que possam indicar possíveis problemas ou oportunidades de melhoria.

  • Otimize a utilização de recursos e a eficiência de custos identificando gargalos ou desperdícios.

  • Audite a conformidade e a governança verificando quem fez o quê, quando, onde, como e por quê.

Os métodos e ferramentas para criptografar dados em repouso e em trânsito para ML baseado em nuvem

Existem diferentes métodos e ferramentas para criptografar dados em repouso e em trânsito para ML baseado em nuvem. Dependendo do seu caso de uso, você pode escolher diferentes níveis de granularidade de criptografia, controle, desempenho e custo. Aqui estão algumas opções comuns:

Criptografia em repouso

Criptografia em repouso significa criptografar dados armazenados em discos ou outras mídias. Isso ajuda a proteger os dados contra acesso não autorizado caso o dispositivo de armazenamento seja perdido, roubado ou comprometido. Existem dois tipos principais de criptografia em repouso:

  • Criptografia do lado do servidor: O servidor ou serviço que hospeda os dados realiza a criptografia. Por exemplo, você pode usar a criptografia do Armazenamento do Azure para criptografar seus blobs, arquivos, tabelas, filas, discos, etc., usando chaves gerenciadas pela Microsoft ou chaves gerenciadas pelo cliente. Você também pode usar o Azure Disk Encryption para criptografar os discos da sua máquina virtual usando BitLocker (para Windows) ou DM-Crypt (para Linux).

  • Criptografia do lado do cliente: O cliente ou aplicativo que acessa os dados realiza a criptografia. Por exemplo, você pode usar a criptografia do lado do cliente do Armazenamento do Azure para criptografar seus blobs antes de carregá-los no Armazenamento do Azure usando suas próprias chaves.

Criptografia em trânsito

Criptografia em trânsito significa criptografar dados transferidos por redes ou canais de comunicação. Isso ajuda a proteger os dados contra interceptação ou modificação por terceiros. Existem dois tipos principais de criptografia em trânsito:

  • Criptografia da camada de transporte: O protocolo da camada de transporte que trata da comunicação executa a criptografia. Por exemplo, você pode usar HTTPS para criptografar seu tráfego da web usando certificados SSL/TLS ou SSH para criptografar seu acesso remoto ao shell usando criptografia de chave pública.

  • Criptografia da camada de aplicação: O protocolo ou lógica da camada de aplicação que manipula os dados executa a criptografia. Por exemplo, você pode usar a criptografia do Azure Service Bus para criptografar suas mensagens usando AES-256 ou a criptografia do Azure Cosmos DB para criptografar seus documentos usando chaves gerenciadas pelo cliente.

Os métodos e ferramentas para permitir o registro em log para infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem

Existem diferentes métodos e ferramentas para permitir o registro em log para infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem. Dependendo do seu caso de uso, você pode escolher diferentes níveis de granularidade, verbosidade, retenção e análise de registro em log. Aqui estão algumas opções comuns:

Registro em log para infraestrutura de ML

A infraestrutura de ML refere-se aos recursos de computação e armazenamento que dão suporte ao ciclo de vida de ML. Por exemplo, você pode usar clusters de computação do Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure Data Lake Storage, etc. Para habilitar o log para sua infraestrutura de ML, você pode usar as seguintes ferramentas:

  • Azure Monitor: o Azure Monitor é um serviço que coleta e analisa dados de seus recursos e aplicativos do Azure. Você pode usar o Azure Monitor para habilitar o log de diagnóstico para seus recursos de infraestrutura de ML, como VMs, contêineres, discos, etc. Você também pode usar o Azure Monitor para habilitar o log de métricas para seus recursos de infraestrutura de ML, como CPU, memória, disco, rede , etc.

  • Azure Log Analytics: o Azure Log Analytics é um serviço que ingere e consulta dados de várias fontes, como logs do Azure Monitor, logs personalizados etc. Você pode usar o Azure Log Analytics para armazenar e analisar sua infraestrutura de ML logs usando a linguagem de consulta Kusto. Você também pode usar o Azure Log Analytics para criar painéis, alertas e relatórios com base nos logs de infraestrutura de ML.

Registro de endpoints de ML

Os pontos finais de ML referem-se aos serviços web que expõem os seus modelos de ML para inferência ou pontuação. Por exemplo, você pode usar pontos de extremidade online do Azure Machine Learning ou pontos de extremidade em lote para implantar seus modelos de ML como APIs REST ou trabalhos em lote. Para habilitar o registro em log para seus endpoints de ML, você pode usar as seguintes ferramentas:

  • Application Insights: Application Insights é um serviço que monitora o desempenho e o uso de seus aplicativos e serviços da web. Você pode usar o Application Insights para habilitar o log de solicitações para seus pontos de extremidade de ML, como tempo de resposta, taxa de sucesso, taxa de falhas, etc. Você também pode usar o Application Insights para habilitar o log personalizado para seus pontos de extremidade de ML, como entradas de modelo, saídas, previsões , erros, etc

  • SDK do Azure Machine Learning: o SDK do Azure Machine Learning é uma biblioteca Python que permite interagir com os serviços e recursos do Azure Machine Learning. Você pode usar o SDK do Azure Machine Learning para habilitar o log de modelo para seus pontos de extremidade de ML, como nome do modelo, versão, localização, etc. Você também pode usar o SDK do Azure Machine Learning para habilitar o log de dados para seus pontos de extremidade de ML, como esquema de entrada, saída esquema, dados de amostra, etc.

Os métodos e ferramentas para analisar e visualizar logs para ML baseado em nuvem

Depois de habilitar o log para sua infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem, você pode querer analisar e visualizar os logs para obter insights e tomar ações. Existem diferentes métodos e ferramentas para analisar e visualizar logs de ML baseado em nuvem. Dependendo do seu caso de uso, você pode escolher diferentes níveis de complexidade de análise, interatividade de visualização e automação de ações. Aqui estão algumas opções comuns:

Analisando registros

Analisar logs significa aplicar várias técnicas e métodos para processar e interpretar os dados de log. Isso ajuda você a compreender os padrões, tendências, correlações, anomalias, valores discrepantes, etc., nos dados de registro. Existem dois tipos principais de análise de log:

  • Análise descritiva: A análise descritiva visa resumir e apresentar os dados de registro de forma significativa. Por exemplo, você pode usar estatísticas descritivas, como média, mediana, moda, desvio padrão, etc., para medir a tendência central e a variabilidade dos dados de registro. Você também pode usar tabelas de frequência, histogramas, box plots, etc., para mostrar a distribuição dos dados de registro.

  • Análise diagnóstica: A análise diagnóstica visa identificar e explicar as causas e efeitos dos dados de registro. Por exemplo, você pode usar a análise de causa raiz, como diagramas de espinha de peixe, gráficos de Pareto, 5 porquês, etc., para descobrir os fatores subjacentes e as razões por trás dos dados de registro. Você também pode usar testes de hipóteses, como testes t, ANOVA, testes qui-quadrado, etc., para comparar e contrastar os dados de registro.

Visualizando registros

Visualizar logs significa criar e exibir representações gráficas dos dados de log. Isso ajuda você a ver os relacionamentos, padrões, tendências, valores discrepantes, etc., nos dados de log. Existem dois tipos principais de visualização de log:

  • Visualização estática: A visualização estática refere-se à geração e exibição de imagens fixas ou gráficos dos dados de registro. Por exemplo, você pode usar matplotlib, seaborn ou plotly para criar e salvar vários tipos de gráficos, como gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza, etc., para seus dados de registro. Você também pode usar o pandas ou o Excel para criar e exportar tabelas ou tabelas dinâmicas para seus dados de log.

  • Visualização interativa: A visualização interativa refere-se à criação e exibição de interfaces ou painéis dinâmicos e responsivos dos dados de registro. Por exemplo, você pode usar Power BI, Tableau ou Grafana para criar e compartilhar painéis interativos que permitem filtrar, detalhar, ampliar, etc., em seus dados de log. Também pode utilizar o Kibana ou o Azure Data Explorer para criar e explorar visualizações que estão ligadas às suas fontes de dados de registo.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu como proteger e monitorar sua infraestrutura e endpoints de ML baseados em nuvem com criptografia e registro em log. Discuti a importância e os benefícios da criptografia e do registro em log para ML baseado em nuvem. Também explorei algumas das melhores práticas e ferramentas para criptografar dados em repouso e em trânsito, permitindo o registro em log para infraestrutura e endpoints de ML e analisando e visualizando logs para ML baseado em nuvem.

Espero que este artigo tenha ajudado você a obter alguns insights e habilidades para proteger e monitorar seus projetos de ML baseados em nuvem. Feliz aprendizado!

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