Nell'AI, i dati elaborati in memoria sono spesso i più vulnerabili. Ecco una panoramica su come il Confidential Computing di @nvidia protegge i dati in uso per garantire che i dataset sensibili, i pesi dei modelli e il codice rimangano protetti durante l'addestramento e l'inferenza. Questo è fondamentale in ambienti a zero fiducia, regolamentati o multi-tenant. 🧵👇

2/6: A differenza degli approcci solo software, NVIDIA implementa la sicurezza a livello hardware nelle sue GPU. Ciò significa che la crittografia, l'isolamento e l'attestazione sono integrati nel silicio, riducendo il rischio di esposizione anche se il software di sistema è compromesso.

3/6: Funziona crittografando i dati nella memoria GPU e può rimanere sicuro anche durante il trasferimento attraverso i collegamenti NVLink tramite input/output TEE a velocità quasi native. Questo previene l'accesso non autorizzato da parte di altri processi, del sistema host o di attori malintenzionati con accesso fisico o a livello software.

4/6: L'isolamento è ottenuto attraverso le capacità di partizionamento a livello hardware di NVIDIA, in particolare la tecnologia Multi-Instance GPU (MIG). MIG consente a una singola GPU fisica di essere suddivisa in più istanze completamente isolate, ognuna con le proprie risorse dedicate di calcolo, memoria e cache. In modalità di calcolo riservato, queste istanze funzionano come enclave sicure, garantendo che i carichi di lavoro in esecuzione su un'istanza non possano leggere o interferire con quelli su un'altra. Questo livello di isolamento è fondamentale per ambienti multi-tenant, come le distribuzioni cloud, dove i carichi di lavoro di più clienti condividono lo stesso hardware fisico.

5/6: L'attestazione fornisce la prova crittografica che la GPU e il suo firmware si trovano in uno stato di fiducia, non manomesso, prima che i carichi di lavoro inizino l'esecuzione. I servizi di attestazione di NVIDIA verificano che l'hardware sia genuino, che il suo firmware corrisponda a una versione approvata e che operi in modalità confidenziale. Questo è essenziale nelle architetture a zero fiducia, poiché consente alle imprese di garantire che i loro carichi di lavoro AI vengano eseguiti solo in ambienti sicuri e verificati. L'attestazione supporta anche la conformità nelle industrie regolamentate, dove la fiducia hardware dimostrabile è un prerequisito per gestire dati sensibili.

6/6: Uno dei suoi maggiori vantaggi è che puoi abilitare la protezione del carico di lavoro senza modificare il codice dell'applicazione! È semplicemente una modifica della configurazione—ideale per le pipeline AI aziendali dove riscrivere i modelli sarebbe costoso e dirompente. Leggi di più qui: !