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Sécurité dans le SageMaker tamisage intelligent
Étant donné que la bibliothèque de criblage SageMaker intelligente exécute des processus de suppression des échantillons d'apprentissage les moins précieux, elle nécessite un accès complet aux ensembles de données d'apprentissage tels qu'ils sont produits par le chargeur de données. Cet accès n'est pas différent de l'accès déjà fourni PyTorch dans un scénario de formation normal.
SageMaker le tamisage intelligent intègre une journalisation qui a des implications en matière de sécurité. Par défaut, les journaux de SageMaker filtrage intelligent ne sont que des journaux au niveau de l'application contenant des mesures, des latences et des erreurs ou des avertissements de l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent toutefois choisir d’activer les journaux verbeux, qui enregistrent les données complètes du lot pour indiquer quels exemples ont été supprimés d’un lot donné. Ces journaux sont émis à l’aide d’enregistreurs Python et ne sont ni chargés ni stockés par la bibliothèque. En cas de téléchargement automatique de journaux vers CloudWatch des services similaires, veuillez noter que l'utilisation de journaux détaillés peut entraîner le téléchargement de données de formation sensibles hors de l'instance de formation.
Au-delà de la journalisation susmentionnée, le criblage SageMaker intelligent ne possède aucune fonctionnalité réseau et n'interagit pas avec le système de fichiers local. Les données utilisateur sont stockées sous forme d’objets en mémoire pendant toute la durée de leur utilisation par la bibliothèque.
