Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jaké jsou bezpečnostní důsledky používání cloudových GPU versus místní GPU


Jaké jsou bezpečnostní důsledky používání cloudových GPU versus místní GPU


Při porovnání bezpečnostních důsledků používání cloudových GPU versus místní GPU se objeví několik klíčových rozdílů:

Cloud GPUS:
- Ochrana osobních údajů a bezpečnostní rizika: Cloudové GPU zahrnují přenos citlivých dat na externí servery, což zvyšuje riziko porušení dat a neoprávněného přístupu. I při šifrování vždy existuje riziko spojené s svěřením dat pro služby třetích stran [2] [7].
-Zranitelnost vůči útokům: Cloudové systémy GPU jsou náchylné k různým hrozbám, včetně malwaru, ransomwaru, kryptominingu a útoků od popření (DOS). Tyto útoky mohou ohrozit integritu dat, vést k finančním ztrátám a narušit kritické služby [1] [3].
- Rizika sdílené infrastruktury: Sdílená povaha cloudových prostředí znamená, že zranitelnosti v hypervisoru mohou vést k přístupu k přístupu nebo úniku dat mezi nájemcem, což zesiluje dopad útoků [1].
- Strategie zmírnění: K řešení těchto rizik musí poskytovatelé cloudu provádět robustní bezpečnostní opatření, jako je detekce narušení specifické pro GPU, monitorování anomálie a bezpečné postupy kódování [5].

Místní GPU:
- Vylepšená kontrola dat: Místní GPU umožňují organizacím udržovat plnou kontrolu nad jejich údaji, snižovat riziko neoprávněného přístupu a zajistit dodržování přísných průmyslových předpisů, jako jsou HIPAA, PCI-DSS nebo GDPR [6].
- Nižší riziko porušení dat: Protože data zůstávají v síti organizace, jsou šance na porušení dat výrazně minimalizovány ve srovnání s řešeními založenými na cloudu [6].
- Úvahy o životním prostředí: Zatímco místní GPU mohou spotřebovat energii, mohou mít nižší dopad na životní prostředí, pokud jsou poháněny obnovitelnými zdroji energie, zejména ve srovnání s rozsáhlými datovými centry [2].
- Výzvy škálovatelnosti: Místní nastavení GPU vyžaduje významné předem investice a může být náročné na měřítko, což může omezit jejich přijetí v prostředích s dynamickými požadavky [8].

Stručně řečeno, cloudové GPU nabízejí flexibilitu a škálovatelnost, ale zavádějí rizika související s ochranou osobních údajů a zabezpečení dat v důsledku sdílené infrastruktury a externího zpracování dat. Místní GPU poskytují zvýšenou kontrolu a zabezpečení dat, ale vyžadují významné investice a mohou být méně škálovatelné.

Citace:
[1] https://documents.trendmicro.com/images/tex/articles/research-paper-cloud-bpu-atacks.pdf
[2] https://www.odinhalvorson.com/local-vs-cloud-gpus--closer-ook-at-environmental-impact-and-privacy/
[3] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+theCecurity+Implications+OF+USING+Cloud+GPU+Instances+With+OtROTHER+Cloud+Services%2C+ a+ jak+může+i+zmírnit+je%3f
[4] https://www.usenix.org/system/files/nsdi20-paper-hunt.pdf
[5] https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/thereat-landscape/navigating-the-nthreat-landscape-for-cloud-bpus-gpus
[6] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-ds-in-premises-gpus/
[7] https://massedCompute.com/faq-answers/?question=what+are+theCecurity+RISKS+Associated+with+ScLoud+GPU+Services%3F
[8] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-sudy/evaluating-gpu-sage-in-cybersecurity