Amazon Web Services добавила поддержку пользовательских ключей (CMK) для SageMaker MLflow. Это позволяет предприятиям и командам разработчиков шифровать свои конфиденциальные рабочие нагрузки с помощью собственных криптографических ключей через AWS Key Management Service (KMS). Данное новое усовершенствование безопасности отвечает критическим требованиям соответствия и управления данными для организаций, работающих в строго регулируемых отраслях, предоставляя системным администраторам прямой контроль над жизненным циклом шифрования при использовании полностью управляемой инфраструктуры машинного обучения.
Повышение безопасности и соответствия нормативным требованиям в рабочих процессах машинного обучения
Конвейеры машинного обучения часто обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных — от корпоративной интеллектуальной собственности до персональных данных. До этого обновления организации с жесткими требованиями соответствия сталкивались с трудностями при попытке привести управляемые среды MLflow в соответствие с внутренней политикой безопасности, требующей строгого владения ключами шифрования. Интегрируя пользовательские ключи, Amazon Web Services устраняет этот разрыв, позволяя группам безопасности применять точный контроль доступа, ротировать ключи в соответствии с внутренними требованиями и мгновенно отзывать доступ к базовому хранилищу при необходимости.
Кроме того, интеграция обеспечивает глубокую видимость взаимодействий с данными благодаря связке с AWS CloudTrail. Эта комбинация гарантирует, что каждое событие доступа к данным в среде приложения MLflow тщательно регистрируется и отслеживается, удовлетворяя комплексным требованиям аудита, предъявляемым регулирующими органами в финансовом, медицинском и государственном секторах.
Технические требования и региональная доступность
Внедрение управляемого пользователем шифрования в SageMaker MLflow требует соблюдения определенных структурных параметров, определяемых архитектурой платформы. Архитекторы систем и инженеры платформ должны учитывать следующие технические критерии при настройке своих развертываний:
- Расположение ключа: Пользовательские ключи должны быть сгенерированы и храниться в той же учетной записи AWS и том же регионе AWS, что и соответствующее приложение MLflow.
- Тип ключа: Сервис поддерживает исключительно симметричные ключи AWS KMS, сохраняя совместимость с лучшими стандартными криптографическими практиками защиты данных в состоянии покоя.
- Интеграция с аудитом: Комплексное отслеживание доступа к данным автоматически направляется через AWS CloudTrail для непрерывного мониторинга безопасности.
- Масштаб развертывания: Функция доступна во всех регионах AWS, где в настоящее время поддерживается приложение SageMaker MLflow.
Организации, желающие внедрить эту функцию, могут ознакомиться с технической документацией и путями настройки непосредственно через официальные порталы документации AWS.
Источник: Оригинальная статья
