분류 전체보기334 AWS AI Practitioner 33 AWS Artifact / Audit / Trusted Manager Aritifact - 온디맨드 접근을 제공 -> 커스터머에게 - Aritifact Reports ; AWS 보안과 컴플라이언스 문서 (+써드파티 포함하여) / AWS ISO 인증서 / Payment Card Industry / System Organization Control 레포트 등 - Artifact Agreements ; Business Associate Addendum (BAA) / HIPPA 등 - 내부 감사 또는 컴플라이언스에 사용 가능함 - Third Party Reports ; ISVs(independant Servie Vendors) / 마켓플레이스에 올라온 써드파티 / Audit .. 2024. 10. 26. AWS AI Practitioner 32 Amazon Macie / Config / Inspector Macie- 완전관리형 데이터 보안 및 개인저보 서비스 - ML 과 패턴 매칭 -> 민감 정보 보호 - PII 감지- S3와 Macie를 연결하여 감지시킬 수 있음 Config - AWS 자원에 대해서 컴플라이언스를 기록 감시 - 시간에 걸쳐 컨피규레이션과 변화를 기록함- S3 -> Athena - 질의 가능 - SNS Notification을 통해서 변화를 감지할 수 있음- per-Region 서비스- 하지만, 모든 계정과 지역을 통합하여 관리할 수 있음 Inspector - 자동화 안전 평가- SSM을 EC2 연결 - Runinig OS 분석 / 취약성 분석- ECR로 이미지를 푸시할 수 있음- 람다함숭 ㅔ대해서도 가능 - AWS Security Hub에서 리포팅과 통합 가능 / EventBrdi.. 2024. 10. 25. AWS AI Practitioner 31 Scoping Metics / MLOps 스콥이 올라갈 수록 점점 오너십이 높아짐 Scope 1 고객 앱 Scope 2 - 기업용앱 Scope 3 - 프리 트레인드 모델 Scope 4 - 파인 튜닝 모델 Scope 5 - 셀프 트레인드 모델 다음 5가지 항목에 따른 요구 수준이 다르다 Governacne & Compliance Legal & Privacy Risk ManagementControlsResilience MLOps- 반복적으로 전개 모니터가 반복됨을 이해하자 - DevOps와 같다- 키 원칙을 지키자 - 버전 컨트롤 ; 데이터 코드 모델 - 자동화; 데이터 주입 / 프리프로세싱 / 트레이닝 - 지속적인 통합 ; - 지속적인 딜리버리 - 지속적인 리테이닝 - 지속적인 모니터링 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 30 Security and Privacy Threat Detection - 페이크 컨텐츠 조종된 데이터 자동 어택- AI 베이스의 감지 시스템을 전개- 네트워크 트래픽 / 사용자 행동 / 기타 관련 데이터 소스를 분석함 Vulnerability Management - Vulnerability를 감지함 ; 소프트웨어 버그 / 모델 취약점- 보안 평가 / 페네트레이션 테스팅 / 코드 리뷰 - 패치 관리 / 업데이트 Infra Protection - 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 / 엣지 디바이스 / 데이터 스토어- 접근 제어 / 네트워크 세그멘테이션 / 암호화 - 시스템다운 Withstand Prompt Injection - 매니풀레이티드 인풋 -> 악의적이거나 원하지 않는 컨텐츠 - 가드레일 / 프롬프트 필터링, 검증. sanitization Da.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 29 Governance 거버넌스와 컴플라이언스의 중요성 - AI 이니셔티브를 매니징 최적화 스케일링 - 신뢰를 쌓기 위한 도구 - 바이어스 개인정보법규 의도되지 않은 결과들을 Mitigate- 클리어한 정책과 가이드라인 / 매커니즘에 대한 오버사이트 / - 잠재적인 법규 및 반복되는 리스크 해결- 공공의 믿음과 컨피던스 촉진 거버넌스 프레임워크 - Establish AI 거번너스 보드 또는 커미티 - define roles and responsibilities - 정책과 절차를 실행 AWS Tools for Governance- AWS Config - AWS Inspector - AWS AUdit Manager- AWS Artifact- AWS CloudTrail- AWS Trusted Advisor 거버넌스 전략 - 정.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 28 Compliance 법적인 규제 프레임워크를 만족해야할 때가 있음 -> 규제적인 워크로드 발생 AI Standard Compliance Challenges- Complexity / opacity- Dynamism & Adaptability ; AI는 계속 변한다 - Emergent Capa ; 의도되지 않은 카파 문제가 발생 가능 - Unique Risk ; 알고리즘 또는 휴먼 바이어스 - 알고리즘 어카운터빌리티 ; 투명하고 설명가능해야 AWS Compliance - 140 개 이상의 세큐리티 스탠다드를 가짐 - NIST / ENISA / ISO / SOC / HIPPA / GDPR etc Model Cards- 표준화된 포맷- 소스 사이테이션 / 데이터 오리진 문서 - 데이터셋의 사용 세부사항 / 출처 / 라이센스 / .. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 27 Gen AI 챌린지 대표적인 챌린지- Regulartory violation- Social Rissk- Data Security And Privacy- Toxity - Hallucination- Interpretability- Nondeterminism ; 같은 질문에 다른 답- 표절과 치팅 Toxicity - 생성된 컨텐츠가 공격적 디스터빙 부적절할 수 있음- 인풋이 강하면, 아웃풋이 강하게 반응함- toxicity가 무엇인지 정의하기 어려움 - Mitigation ** ; 학습 데이터를 큐레이팅하여, 오펜시브 구문을 인식하고 제거하도록 함- 가드레일 ; 원하지 않는 컨텐츠를 가드레일링 Hallucination - Mitigation ** ; 사용자 교육 / 독립적인 소스를 통해서 증명을 확인할 수 있음 / Gen 컨텐.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 26 AI Responsibility 개요Resposible AI & Security - Transparent & TrustWorthy - Mitigating Potential Risk & Negative outcomes- Throughout whole AI lifecycle Governance - Add value / Manage risk -Clear Policies / guidelines / Oversight Mechanism -> 법적 규제적 요구사항과 시스템을 얼라인하기 위해서 Compliance - Adherence to Regulation And Guidelines- Sensitive Domain ; 헬스케어 파이낸스 리갈어플라이언스 등 Responsible AI 의 요소들 - Fairness ; 포함을 촉진하고 차별을.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 25 Sagemaker 3 ML Governance - SageMaker Model Cards ; 주요한 모델 정보 / 의도된 목적, 리스크 레이팅, 트레이닝 상세- SageMaker Model Dashboard ; 중앙화된 레포지토리 / 모든 모델에 대한 정보 - SageMaker Role Manager ; 사람들의 역할 정의 SageMaker Model Registry - 중앙화된 레포지토리 / 트랙 매니지 버전 등을 관리- 모델을 카탈로그함 / - 승인 상태를 확인 가능함 / 모델 전개 및 공유를 자동화 할 수 있음 SageMaker Pipelines - 워크플로우를 보여줌 - CI CD 서비스 - 빌드와 트레인을 쉽게 하고 / 100개 이상의 전개를 자동화 - 시작을 가속 / 에러 감소 (수동 스텝 삭제) / 작업의 반.. 2024. 10. 23. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 38 다음 반응형