# Ce sunt operațiunile de securitate pentru machine learning (MLSecOps)?

> Operațiunile de securitate pentru machine learning (machine learning security operations, MLSecOps) sunt o practică emergentă care integrează responsabilități și controale de securitate în dezvoltarea și operațiunile de machine learning pe parcursul pregătirii datelor, dezvoltării modelelor, evaluării, lansării, implementării, monitorizării, schimbării și retragerii.

- URL canonic: https://yellowcube.eu/ro/glossary/machine-learning-security-operations/
- Editor: Yellow Cube
- Limbă: ro
- Contact: hello@yellowcube.eu

## Conținut

Eticheta nu are o definiție standard universală; implementările utile combină operațiunile de machine learning, dezvoltarea sigură, gestionarea riscurilor AI și securitatea operațională, în loc să numească o singură echipă sau un singur instrument.

MLSecOps tratează seturile de date, codul, modelele, prompturile, configurațiile, artefactele de evaluare, registrele, pipeline-urile, infrastructura de servire și componentele externe ca active guvernate. Adaugă teste și dovezi de securitate fluxurilor de lucru de livrare, menținând în același timp monitorizarea producției, răspunsul, recuperarea și feedback-ul către dezvoltatori și proprietarii de modele.

### Puncte esențiale

- **Protecție pe ciclu de viață:** Stabiliți proveniență și controale de acces, izolați mediile de construcție și evaluare, scanați dependențele, semnați artefactele, protejați registrele și separați atribuțiile pentru aprobare și lansare.
- **Evaluarea amenințărilor:** Evaluați otrăvirea, evaziunea, extragerea, scurgerile de confidențialitate, ieșirile nesigure, compromiterea dependențelor, accesul excesiv la instrumente și utilizarea abuzivă în contexte realiste de sistem și utilizator.
- **Operațiuni și răspuns:** Monitorizați deriva datelor și modelului, abuzul, accesul anomal, performanța și semnalele de securitate; păstrați dovezi; sprijiniți revenirea, revocarea, răspunsul la incidente și retragerea sigură.
- **Limitare importantă:** Adăugarea de porți de securitate într-un pipeline MLOps nu face un sistem AI sigur sau demn de încredere. Moduri de eșec necunoscute, evaluări slabe, date compromise, logică de aplicație nesigură și contextul de după implementare pot ocoli verificările pipeline-ului.

### Termeni asociați

[DevSecOps](<https://yellowcube.eu/ro/glossary/devsecops/>) · [Securitatea AI](<https://yellowcube.eu/ro/glossary/ai-security/>) · [Securitatea pipeline-urilor CI/CD](<https://yellowcube.eu/ro/glossary/continuous-integration-and-continuous-delivery-or-deployment-pipeline-security/>) · [Otrăvirea datelor](<https://yellowcube.eu/ro/glossary/data-poisoning/>) · [Otrăvirea modelului](<https://yellowcube.eu/ro/glossary/model-poisoning/>)

### Surse

[NIST SP 800-218A, Secure Software Development Practices for Generative AI and Dual-Use Foundation Models](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/218/a/final) · [NIST, Secure Software Development Framework](https://csrc.nist.gov/projects/ssdf) · [NIST, AI RMF Playbook](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/nist-ai-rmf-playbook)

## Să construim o apărare cibernetică mai eficientă împreună

Construim parteneriate de durată, bazate pe încredere, expertiză și succes comun. Fie că doriți să vă dezvoltați afacerea, să vă extindeți oferta de securitate cibernetică sau să lansați soluții inovatoare pe piețe noi, Yellow Cube vă sprijină pe termen lung.

[Luați legătura cu Yellow Cube](<mailto:hello@yellowcube.eu?subject=Partnership>)

## Sursa și domeniul de aplicare

Această versiune Markdown este generată din aceleași înregistrări aprobate ca pagina HTML canonică. Pentru citare, utilizați URL-ul canonic.