MLOps לביטחון/ MLOps-D

הגדרה

MLOps לביטחון הן שיטות עבודה מחזוריות לבנייה, בדיקה, אישור, פריסה, ניטור ועדכון של בינה מלאכותית צבאית. ביישומי ביטחון, הן הופכות מודלים מניסויים ליכולות משימה ניתנות לתחזוקה. הקושי טמון במחזורי אישור איטיים, סחף גרסאות ומשוב לקוי מהפעילות המבצעית, במיוחד כאשר מערכות נפרסות על פני קישורים שנויים במחלוקת, גבולות קואליציוניים וצוותים מעורבים של אדם-מכונה. KhanBMS מתייחס לכך כשכבת המפעל שמאחורי עדכוני ה-AI המודולריים של KhanBMS, ומקשר את הרעיון בחזרה לפיקוד מודולרי, ביצוע בקצה וסמכות ניתנת לביקורת.

מאפייני הפניה

שכבה

דיסציפלינת תפעול AI

ערך מבצעי

הופך מודלים מניסויים ליכולות משימה ניתנות לתחזוקה

סיכון עיקרי

מחזורי אישור איטיים, סחף גרסאות ומשוב לקוי מהפעילות המבצעית

תפקיד KhanBMS

שכבת המפעל שמאחורי עדכוני ה-AI המודולריים של KhanBMS

מונחים קשורים

• רישום מודלים בקצה
  קטלוג מנוהל גרסאות העוקב אחר אילו מודלים, מתאמים, חתימות ומדיניות נפרסים לצמתים טקטיים.
• נראות מודל
  ניטור קלט, פלט, סחיפה, שיהוי, ביטחון וכשלים של מודל לאחר פריסתו.
• רשימת רכיבי AI (AIBOM)
  מלאי של מודלים, מערכי נתונים, מתאמים, כלים, תלויות, רישיונות ומקורות במערכת AI.
• DevSecOps
  פרקטיקה של שילוב אבטחה לתוך צינורות אספקת תוכנה רציפים.