يعد التعلم الآلي (ML) أداة قوية يمكن أن تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل وتحسين عملياتها. ومع ذلك ، كما هو الحال مع أي تقنية ، فإنها تأتي مع مجموعة من التحديات الأمنية الخاصة بها. أحد أهم جوانب تأمين تدفقات عمل ML هو تنفيذ التحكم الدقيق في الوصول. في هذه المقالة ، سنناقش كيفية تنفيذ التحكم الدقيق في الوصول لـ MLflow في AWS باستخدام الخدمات الأصلية لتحسين الأمان.
ما هو MLflow؟
MLflow هو نظام أساسي مفتوح المصدر لإدارة دورة حياة التعلم الآلي الشاملة. يوفر أدوات لتتبع التجارب ، وتعبئة الكود في عمليات قابلة للتكرار ، ومشاركة النماذج ونشرها. تم تصميم MLflow للعمل مع أي مكتبة ولغة ML ، ويمكن استخدامه مع مجموعة متنوعة من أهداف النشر ، بما في ذلك الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS.
لماذا يعتبر التحكم في الوصول الدقيق مهمًا؟
يعد التحكم في الوصول الدقيق أمرًا مهمًا لتأمين تدفقات عمل ML لأنه يسمح لك بالتحكم في من لديه حق الوصول إلى الموارد والإجراءات التي يمكنهم تنفيذها على هذه الموارد. هذا مهم بشكل خاص في بيئة سحابية مثل AWS ، حيث قد يصل العديد من المستخدمين والتطبيقات إلى نفس الموارد.
بدون التحكم الدقيق في الوصول ، من الصعب ضمان وصول المستخدمين والتطبيقات المصرح لهم فقط إلى موارد ML الخاصة بك. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حدوث خروقات للبيانات وعمليات نشر غير مصرح بها للنماذج ومشكلات أمنية أخرى.
تنفيذ التحكم في الوصول الدقيق لـ MLflow في AWS
توفر AWS العديد من الخدمات الأصلية التي يمكن استخدامها لتنفيذ التحكم الدقيق في الوصول لـ MLflow. وتشمل هذه:
1. AWS لإدارة الهوية والوصول (IAM)
IAM هي خدمة تتيح لك إدارة الوصول إلى موارد AWS. باستخدام IAM ، يمكنك إنشاء مستخدمين ومجموعات وأدوار وتعيين أذونات لهم. توفر IAM أيضًا ميزات مثل المصادقة متعددة العوامل (MFA) واتحاد الهوية ، والتي يمكن أن تساعد في تعزيز أمان تدفقات عمل ML.
لتنفيذ التحكم في الوصول الدقيق لـ MLflow باستخدام IAM ، يمكنك إنشاء أدوار IAM لمستخدمي وتطبيقات MLflow. يمكن تعيين أذونات محددة لهذه الأدوار للوصول إلى موارد MLflow ، مثل حاويات S3 ومثيلات EC2. يمكنك أيضًا استخدام سياسات IAM لتقييد الوصول إلى موارد أو إجراءات محددة.
2. سياسات حاوية Amazon S3
Amazon S3 هي خدمة تخزين سحابي تُستخدم عادة لتخزين بيانات ونماذج ML. تسمح لك سياسات حاوية S3 بالتحكم في الوصول إلى حاويات S3 بمستوى دقيق. باستخدام سياسات الحاوية ، يمكنك تحديد المستخدمين أو التطبيقات التي يمكنها الوصول إلى الحاويات الخاصة بك ، والإجراءات التي يمكنهم تنفيذها على الكائنات الموجودة في تلك المجموعات.
لتنفيذ التحكم الدقيق في الوصول لـ MLflow باستخدام سياسات حاوية S3 ، يمكنك إنشاء سياسات تقيد الوصول إلى مستودعات أو كائنات معينة. على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء سياسة تسمح فقط لدور IAM محدد بالقراءة من حاوية S3 معينة.
3. مجموعات أمان Amazon VPC
Amazon VPC هي خدمة تتيح لك إنشاء شبكة افتراضية في سحابة AWS. تُستخدم مجموعات أمان VPC للتحكم في حركة المرور الواردة والصادرة من موارد VPC الخاصة بك وإليها. باستخدام مجموعات الأمان ، يمكنك تحديد عناوين IP أو مجموعات الأمان المسموح لها بالوصول إلى مواردك ، وما هي البروتوكولات والمنافذ التي يمكنهم استخدامها.
لتنفيذ التحكم في الوصول الدقيق لـ MLflow باستخدام مجموعات أمان VPC ، يمكنك إنشاء مجموعات أمان لموارد MLflow ، مثل مثيلات EC2 وقواعد بيانات RDS. يمكنك بعد ذلك تحديد مجموعات الأمان التي يُسمح لها بالوصول إلى هذه الموارد ، وما هي البروتوكولات والمنافذ التي يمكنهم استخدامها.
وفي الختام
يعد تنفيذ التحكم الدقيق في الوصول خطوة مهمة في تأمين تدفقات عمل ML في AWS. باستخدام الخدمات الأصلية مثل IAM وسياسات حاوية S3 ومجموعات أمان VPC ، يمكنك التحكم في من يمكنه الوصول إلى موارد ML الخاصة بك والإجراءات التي يمكنهم تنفيذها على هذه الموارد. يمكن أن يساعد هذا في منع انتهاكات البيانات وعمليات نشر النماذج غير المصرح بها ومشكلات الأمان الأخرى.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: أفلاطون داتا
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/how-to-implement-fine-grained-access-control-for-mlflow-in-aws-using-native-services-for-enhanced-security/
