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沙查尔·梅纳谢_从MLOps到MLOops暴露机器学习平台的攻击面.pdf

上传人: 张** 编号:175570 2024-09-13 49页 4.37MB

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本文主要探讨了机器学习平台(MLOps)的安全性问题。作者Shachar Menashe分享了其团队的研究成果,揭示了MLOps平台的攻击面。文章首先介绍了MLOps的六大核心功能:软件供应链、预训练模型、模型管道、注册、模型服务、数据集注册和实验跟踪。随后,文章指出了MLOps平台面临的主要安全威胁,包括:恶意模型、恶意数据集、Jupyter沙箱逃逸等。此外,文章还提到了实现漏洞,如缺乏身份验证、容器逃逸等。最后,作者提出了一些应对策略,如使用安全的模型格式、启用身份验证、检查模型等。总之,本文揭示了MLOps平台在安全方面面临的挑战,并提出了相应的解决方案。
"MLOps平台安全漏洞探究" "如何防范机器学习平台的安全风险?" 代码执行与权限控制挑战"
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