如今，机器学习技术对许多企业来说是多么的重要，这一点无需解释。有了这些技术，有一点也是至关重要的，那就是数据使用、模型开发和操作管理方面的安全措施。现在，看到企业试图采用MLOps是很正常的，因为人工智能和ML的使用案例增加，这已经是一个复杂的过程。随着这些困难的增加，使这个过程彻底的安全和可靠变得更具挑战性。

在今天的商业环境中，拥有可靠和有效的软件对发展至关重要。同样，为了利用人工智能的好处，公司必须像对待软件开发一样谨慎地对待他们的人工智能和ML模型，因为这些模型有可能极大地提高业务运营。

MLOps的安全性是指为保护机器学习系统和数据处理不被未经授权的访问、修改或破坏而采取的措施。确保MLOps的安全包括实施安全协议和最佳实践，以确保系统及其数据的完整性、保密性和可用性。如今，企业启用了最先进的ML模块、算法和流程以及大量的数据。但是，MLOps的安全性也是一个必要条件。

在这篇文章中，我们将讨论MLOps安全的重要性以及我们应该遵循的做法，以提高MLOps的安全水平。让我们从了解MLOps及其意义开始。

什么是MLOps，它的重要性是什么？

在我们的一篇文章中，我们已经讨论了MLOps和它的重要性。不过，为了让大家了解这个话题，MLOPs是一套流程，它允许我们将ML模型带入生产，同时可靠而有效地提供和维护数据和模型。因此，我们也可以认为MLOps是机器学习、数据开发和DevOps的结合，它有助于在生产系统中运行ML模型。

MLOps对于使ML模型在现实生活中发挥作用至关重要，因为它旨在加强自动化，提高生产模型的质量，并关注业务和监管需求。

为什么安全在MLOps中很重要？

当我们说数据是新的燃料时，我们认为数据科学和ML模型是我们新燃料的引擎。在现实世界的应用中，ML模型包含大量的重要和机密数据。不正确地或恶意地使用这些数据会产生重大影响和后果。由于以下原因，一个ML模型可能是不安全的。

• 它们容易受到攻击，而且它们的行为很容易被修改。
• 他们无意中泄露了敏感信息。
• 我们用来构建和部署机器学习模型的基础设施可能容易受到攻击。
• 重要的是要确保我们使用的ML系统和资源是符合道德的，并且符合相关的法律和法规。

要了解更多关于数据治理和法规，我们可以参考这个链接。

综上所述，我们可以说，我们在用例中使用的机器学习操作需要安全、值得信赖，并负责任地使用。在接近采用MLOps时，有必要了解MLOps的安全性是需要贯穿整个过程的，从我们开始了解用例到在开发中实现它。在流程运行的整个过程中，系统必须是安全的。

如何用MLOps实现安全

到目前为止，我们已经讨论了MLOps、MLOps的安全性和它们的重要性。现在，在我们脑海中出现的下一件事是我们如何使用它。为了讨论这个话题，我们将使用MLOps的分层结构（DataOps、ModelOps、DevOps），使用多层次的安全，我们可以保护机器学习程序免受不同攻击。所以，让我们开始吧、

DataOps层的安全

在我们关于DataOps的文章中，我们介绍了DataOps是MLOps的一部分，它的工作是维护、版本化和控制数据和数据管道。这一层应该包括数据安全方法，以使数据流过程干净和安全。

然而，随着数据的粗糙度增加，提取和存储数据的困难也变得很困难。当在这一层启用安全功能时，我们应该强制性地知道数据驻留在哪里以及如何访问和保护它。同时，无缝的数据流是MLOps的一个必要条件。

我们可以使用各种方法来保存数据免受攻击，例如，加密、散列/令牌化、屏蔽等等。我们可以使用以下方式来保存这一层。

• 执行强大的数据存储安全策略
• 保护管理界面
• 实施数据丢失预防（DLP）解决方案
• 监控用户数据访问控制
• 控制你在云中的数据

有了这些步骤，我们还可以考虑采取以下步骤来确保该层的物理安全：

• 安装烟雾和温度传感器，以避免环境故障。
• 生物识别和其他安全设备，以避免垃圾邮件的进入。
• 植入CCTV和视频监控技术。

DevOps层的安全

这一层负责模型和数据之间的工作流程管理。这一层的目的是使环境中的模型的开发、监控和部署自动化。所以这一层需要确保协调的数据和模型的安全性。这一层之间的工作流应该是高效、安全和动态的。

像SSL Orchestrator这样的产品可以帮助我们最大限度地提高基础设施的安全性，并提供

一个基于策略的、解密的、加密的环境，还可以让流量通过多个检查组件转向。

ModelOps层的安全

在确保数据访问和流程管理的程序安全之后，我们需要确保的最后一层是ModelOps层，它负责存储、管理和部署模型的人工制品到生产中。

在这里，我们需要将策略应用于存储场所，使模型能够得到保护，我们也可以使用访问控制模式来确保只有被授权的人才能到达模型。

我们可能还需要确保模型的代码和依赖关系是安全的，以使这个过程免受任何潜在的攻击、利用或破坏。定期的代码审查、依赖性更新和漏洞扫描可以帮助识别和减轻潜在的问题。

在这一层的最后，监控模型的行为可以帮助检测任何可能表明安全漏洞的异常或意外行为。这可以通过跟踪模型性能和输出的自动监测工具来完成。

MLOps安全的未来目标？

为了在充满挑战的市场中生存，企业必须采用DevOps式的方法来构建、部署和维护AI和ML模型。这涉及到了解整个模型的生命周期，从开发到部署，并实施一致和有效的安全措施，以管理、优化、跟踪和解决数据或模型的不道德、不正确或恶意的使用。

在人工智能和ML中实施MLOps，考虑到将一个用例投入生产所涉及的多种技术组件，用例可能具有挑战性。随着用例数量的增加，复杂性也在增加，使得每个MLOps组件都难以遵守安全措施。这种复杂性会阻碍组织和企业利用人工智能来实现其有价值的用例。

DSW|数据科学奇才致力于通过让每个人都能使用人工智能来实现民主化。为了实现这一目标，我们已经开发了我们的解决方案平台UnifyAI。UnifyAI简化了为多个人工智能和ML用例实施MLOps的过程，降低了复杂性。该平台的架构将所有必要的MLOps组件统一起来，并确保所有安全措施得到满足，从实验到生产。UnifyAI为用户提供了一个无缝的AI旅程体验。

有了UnifyAI，您不再需要担心以适当的方式实施AI用例。UnifyAI的架构照顾到了这种复杂性，并提供了一种安全的方式来使用数据模型和流程。这使人工智能团队能够完全专注于开发能够提供最佳结果的算法。

关于 DSW

专注于人工智能和数据科学的DSW提供平台和解决方案，通过人工智能和高级分析来利用数据。该公司在印度孟买和爱尔兰都柏林设有办事处，为全球各地的广大客户提供服务。

我们的使命是使人工智能和数据科学民主化，使客户有能力做出明智的决策。通过用数据驱动的开源技术解决方案促进人工智能生态系统，我们的目标是使企业、客户和利益相关者受益，并使人工智能为所有人所用。

我们的旗舰平台 "UnifyAI "旨在简化数据工程流程，提供一个统一的管道，并整合人工智能能力，以支持企业从实验过渡到全面生产，最终提高运营效率并推动增长。