Application des principes DevSecOps aux charges de travail d'apprentissage automatique - Help Net Security

Help Net Security - HelpNetSecurity - 25/04
Les opérations de sécurité du machine learning (MLSecOps) étendent les principes DevSecOps à l’IA et tout au long du cycle de vie du machine learning.

La protection des données et autres actifs de l’entreprise est une tâche de plus en plus difficile et qui touche presque tous les recoins d’une organisation. À mesure que la complexité des systèmes numériques augmente, les défis se multiplient.

Une méthode qui permet de maîtriser le chaos consiste à réunir le développement, la sécurité et les opérations via une méthodologie DevSecOps, qui intègre la sécurité tout au long du cycle de vie informatique.

Pourtant, à mesure que l’intelligence artificielle (IA) progresse et que l’apprentissage automatique (ML) se place au centre d’une organisation, un défi émerge : comment intégrer la sécurité du ML dans le cycle de développement au sens large. Les modèles d’IA ne sont pas comme les autres logiciels. Ils font des prédictions, des recommandations et gèrent l'automatisation, souvent sans interface directe ni code spécifique.

En tant que tel, il est essentiel de développer des protections et des garde-fous qui assurent la sécurité des modèles d’IA et de ML. C’est là que les opérations d...
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