Was sind die Sicherheitsauswirkungen der Verwendung von Cloud -GPUs im Vergleich zu lokalen GPUs

Cloud gpus:
- Datenschutz- und Sicherheitsrisiken: Cloud -GPUs umfasst die Übergabe sensibler Daten auf externe Server, wodurch das Risiko von Datenverletzungen und nicht autorisierter Zugriff erhöht wird. Auch bei der Verschlüsselung besteht immer ein Risiko, dass Daten an Dienste von Drittanbietern anvertrauen [2] [7].
-Anfälligkeit für Angriffe: Cloud-basierte GPU-Systeme sind anfällig für verschiedene Bedrohungen, darunter Malware, Ransomware, Kryptomin- und Denial-of-Service-Angriffe (Denial-of-Service). Diese Angriffe können die Datenintegrität beeinträchtigen, zu finanziellen Verlusten führen und kritische Dienste stören [1] [3].
- gemeinsame Infrastrukturrisiken: Die gemeinsame Natur von Cloud-Umgebungen bedeutet, dass Schwachstellen im Hypervisor zu einem grenzüberschreitenden Datenzugriff oder -verlauf führen können und die Auswirkungen von Angriffen verstärken [1].
- Minderungsstrategien: Um diese Risiken anzugehen, müssen Cloud-Anbieter robuste Sicherheitsmaßnahmen wie GPU-spezifische Intrusion-Erkennung, Anomalieüberwachung und sichere Codierungspraktiken implementieren [5].

Lokaler GPUs:
- Verbesserte Datenkontrolle: Lokale GPUs ermöglichen es Unternehmen, die vollständige Kontrolle über ihre Daten aufrechtzuerhalten, das Risiko eines nicht autorisierten Zugriffs zu verringern und die Einhaltung strenger Branchenvorschriften wie HIPAA, PCI-DSS oder DSGVO zu gewährleisten [6].
- Ein geringeres Risiko von Datenverletzungen: Da Daten im Netzwerk des Unternehmens bestehen bleiben, werden die Chancen von Datenverletzungen im Vergleich zu Cloud-basierten Lösungen erheblich minimiert [6].
- Umweltüberlegungen: Während die lokale GPUs Energie verbrauchen kann, können sie bei der Antrieb durch erneuerbare Energiequellen geringere Umwelteinflüsse haben, insbesondere im Vergleich zu großen Rechenzentren in großem Maßstab [2].
- Skalierbarkeitsprobleme: Lokale GPU -Setups erfordern erhebliche Vorabinvestitionen und können schwierig sein, was ihre Einführung in Umgebungen mit dynamischen Anforderungen einschränken kann [8].

Zusammenfassend bietet Cloud -GPUs Flexibilität und Skalierbarkeit, führen jedoch Risiken in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit aufgrund der gemeinsamen Infrastruktur und der externen Datenbehandlung ein. Lokale GPUs bieten eine verbesserte Datenkontrolle und Sicherheit, erfordern jedoch erhebliche Investitionen und kann weniger skalierbar sein.