Una guía de seguridad rápida para Vertex AI de GCP

6 de abril de 2023

El uso del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) ha crecido significativamente, lo que ha llevado a la aparición de plataformas basadas en la nube que brindan un fácil acceso a estas tecnologías. Una plataforma popular es Vertex AI de Google Cloud, que ofrece un conjunto de herramientas para desarrollar, implementar y administrar modelos ML. Sin embargo, como con cualquier servicio basado en la nube, la seguridad es una preocupación crucial. En este artículo, exploraremos algunas de las características de seguridad de Vertex AI y cómo se pueden usar para proteger sus modelos ML.

Protección de la IA de Vertex

Vertex AI proporciona varias características que ayudan a proteger sus modelos de ML:

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1. Gestión de acceso e identidad (IAM): Vertex AI utiliza IAM para controlar el acceso a sus recursos. Puede crear roles y asignarlos a usuarios, grupos y cuentas de servicio, que se pueden usar para controlar quién puede realizar acciones en los recursos de Vertex AI. Por ejemplo, puede crear un rol que permita a un usuario ver modelos pero no modificarlos.

2. Acceso a servicios privados: el acceso a servicios privados le permite crear un punto final privado para Vertex AI al que solo se puede acceder desde su red de VPC. Esto proporciona una capa adicional de seguridad al evitar el acceso a Vertex AI desde la Internet pública.

3. Protección de datos: Vertex AI proporciona varias funciones para proteger sus datos. Por ejemplo, puede cifrar sus datos en reposo mediante claves de cifrado administradas por el cliente (CMEK). También puede usar la prevención de pérdida de datos (DLP) para escanear automáticamente sus datos en busca de información confidencial y redactarla o enmascararla antes de que se procese.

4. Registro de auditoría: Vertex AI proporciona registro de auditoría, lo que le permite monitorear la actividad en sus recursos. Puede usar esta función para rastrear quién accedió a sus modelos, cuándo se accedió y qué acciones se realizaron.

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Mejores prácticas para asegurar Vertex AI

Además de las características de seguridad proporcionadas por Vertex AI, existen varias prácticas recomendadas que puede seguir para proteger sus modelos de ML:

1. Use contraseñas seguras y autenticación de dos factores (2FA) para todas las cuentas de usuario.

2. Restrinja el acceso a sus recursos mediante el uso de roles y políticas de IAM.

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3. Utilice el acceso a servicios privados para restringir el acceso a Vertex AI desde la Internet pública.

4. Cifre sus datos en reposo utilizando CMEK.

5. Monitoree regularmente los registros de auditoría para detectar cualquier actividad sospechosa.

Vertex AI proporciona un conjunto de herramientas poderosas para desarrollar, implementar y administrar modelos ML. Sin embargo, como con cualquier servicio basado en la nube, la seguridad es una preocupación crucial. Al usar las funciones de seguridad proporcionadas por Vertex AI y seguir las mejores prácticas para asegurar sus modelos de ML, puede ayudar a garantizar que sus datos y modelos estén protegidos contra el acceso no autorizado y la actividad maliciosa.

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