A gentle introduction to MLSecOps

Abstract

L’obiettivo principale di MLSecOps è mitigare i rischi legati alla sicurezza dei modelli di machine learning, compresi attacchi avversari, furti di dati sensibili e violazioni della privacy. Attraverso l’implementazione di processi di monitoraggio continuo, rilevamento delle anomalie e risposta agli incidenti, MLSecOps contribuisce a garantire la sicurezza e l’integrità dei dati e dei modelli durante tutto il ciclo di vita dei sistemi di machine learning, mitigando i rischi di furti, manipolazioni o accessi non autorizzati. Esploreremo i principi del ML responsabile e le vulnerabilità dell’OWASP in chiave MLOps. L’adozione di approcci proattivi per garantire anche la sicurezza dei sistemi che gestiscono dati e modelli di machine learning è la base per sogni tranquilli e weekend rilassanti.