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Sicherheit beim intelligenten Sieben SageMaker
Da die SageMaker Smart-Sifting-Bibliothek Prozesse ausführt, bei denen weniger wertvolle Trainingsproben entfernt werden, ist uneingeschränkter Zugriff auf Trainingsdatensätze erforderlich, da diese vom Datenlader erstellt werden. Dieser Zugriff unterscheidet sich nicht von dem Zugriff, der bereits PyTorch in einem normalen Trainingsszenario gewährt wird.
SageMaker Smart Sifting verfügt über eine integrierte Protokollierung mit Auswirkungen auf die Sicherheit. Standardmäßig handelt es sich bei SageMaker Smart Sifting-Protokollen nur um Protokolle auf Anwendungsebene, die Messwerte, Latenzen und Benutzerfehler oder -warnungen enthalten. Benutzer haben jedoch die Möglichkeit, ausführliche Protokolle der vollständigen Batch-Daten zu aktivieren, um anzuzeigen, welche Proben aus einem bestimmten Batch entfernt wurden. Diese Protokolle werden mithilfe von Python-Loggern ausgegeben und von der Bibliothek nicht hochgeladen oder gespeichert. Beachten Sie beim automatischen Hochladen von Protokollen zu CloudWatch oder ähnlichen Diensten, dass die Verwendung ausführlicher Protokolle dazu führen kann, dass sensible Trainingsdaten von der Trainingsinstanz hochgeladen werden.
Abgesehen von der oben genannten Protokollierung verfügt SageMaker Smart Sifting über keine Netzwerkfunktionen und interagiert auch nicht mit dem lokalen Dateisystem. Benutzerdaten werden für die gesamte Zeit, in der sie von der Bibliothek verwendet werden, als speicherinterne Objekte gespeichert.
