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Sicherheit mit SageMaker Smart Sifting
Da die Smart-Sifting-Bibliothek von SageMaker Prozesse ausführt, bei denen weniger wertvolle Trainingsstichproben entfernt werden, ist uneingeschränkter Zugriff auf Trainingsdatensätze erforderlich, während sie vom Datenlader erstellt werden. Dieser Zugriff unterscheidet sich nicht von dem Zugriff, der PyTorch bereits im normalen Trainingsszenario gewährt wurde.
SageMaker Smart Sifting verfügt über eine integrierte Protokollierung mit Auswirkungen auf die Sicherheit. Standardmäßig befinden sich die von SageMaker Smart Sifting erzeugten Protokolle lediglich auf Anwendungsebene und enthalten Metriken, Latenzen und Benutzerfehler oder Warnungen. 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 auf CloudWatch oder ähnliche Dienste, dass die Verwendung ausführlicher Protokolle dazu führen kann, dass sensible Trainingsdaten von der Trainings-Instance 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.
