Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Каковы последствия безопасности использования облачных графических процессоров по сравнению с локальными графическими процессорами


Каковы последствия безопасности использования облачных графических процессоров по сравнению с локальными графическими процессорами


При сравнении последствий безопасности использования облачных графических процессоров по сравнению с локальными графическими процессорами появляются несколько ключевых различий:

Облачные графические процессоры:
- Конфиденциальность данных и риски безопасности: облачные графические процессоры включают передачу конфиденциальных данных на внешние серверы, что увеличивает риск нарушений данных и несанкционированный доступ. Даже при шифровании всегда существует риск, связанный с поручением данных сторонним услугам [2] [7].
-Уязвимость к атакам: облачные системы графических процессоров подвержены различным угрозам, включая вредоносные программы, вымогательную программу, криптомининг и атаки отказа в обслуживании (DOS). Эти атаки могут поставить под угрозу целостность данных, привести к финансовым потерям и нарушить критические услуги [1] [3].
- Общие риски инфраструктуры: общий характер облачных среда означает, что уязвимости в гипервизоре могут привести к доступу или утечке между данными, усиливая влияние атак [1].
- Стратегии смягчения.

Местные графические процессоры:
- Улучшенный контроль данных: локальные графические процессоры позволяют организациям сохранять полный контроль над своими данными, снижая риск несанкционированного доступа и обеспечивая соблюдение строгих отраслевых норм, таких как HIPAA, PCI-DSS или GDPR [6].
- Более низкий риск нарушений данных: поскольку данные остаются в сети организации, шансы на нарушения данных значительно минимизируются по сравнению с облачными решениями [6].
- Экологические соображения: хотя местные графические процессоры могут потреблять энергию, они могут оказывать более низкое воздействие на окружающую среду, если они включены в результате возобновляемых источников энергии, особенно по сравнению с крупномасштабными центрами обработки данных [2].
- Проблемы масштабируемости: локальные настройки графических процессоров требуют значительных авансовых инвестиций и могут быть сложными для масштабирования, что может ограничить их внедрение в средах с динамическими требованиями [8].

Таким образом, облачные графические процессоры предлагают гибкость и масштабируемость, но вводят риски, связанные с конфиденциальностью данных и безопасностью из -за общей инфраструктуры и обработки внешней обработки данных. Локальные графические процессоры обеспечивают улучшенный контроль и безопасность данных, но требуют значительных инвестиций и могут быть менее масштабируемыми.

Цитаты:
[1] https://documents.trendmicro.com/images/tex/articles/research-paper-cloud на основе gpu-attacks.pdf
[2] https://www.odinhalvorson.com/local-vs-cloud-gpus-a-closer-look-at-environmental-impact-and-privacy/
[3] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+Are+theSecurity+Implications+Of+Using+Cloud+Gpu+inStances+ с помощью+тер+-cloud+Services%2C+ и+ Как+может+i+смягчить+их%3f
[4] https://www.usenix.org/system/files/nsdi20-paper-hunt.pdf
[5] https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/threat-landscape/navigating-the-threat-landscape-for-cloud на основе gpus
[6] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[7] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+theSecurity+risks+ssociated+with+sing+cloud+gpu+Services%3F
[8] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/evaluation-gpu-usage-in-cybersecurity