¿Cuáles son las implicaciones de seguridad del uso de GPU en la nube versus GPU locales?

GPU de la nube:
- Riesgos de privacidad y seguridad de datos: las GPU en la nube implican transferir datos confidenciales a servidores externos, lo que aumenta el riesgo de violaciones de datos y acceso no autorizado. Incluso con el cifrado, siempre existe un riesgo asociado con confiar datos a servicios de terceros [2] [7].
-Vulnerabilidad a los ataques: los sistemas de GPU basados ​​en la nube son susceptibles a diversas amenazas, incluidos los ataques de malware, ransomware, criptominación y negación de servicio (DOS). Estos ataques pueden comprometer la integridad de los datos, conducir a pérdidas financieras e interrumpir los servicios críticos [1] [3].
- Riesgos de infraestructura compartida: la naturaleza compartida de los entornos en la nube significa que las vulnerabilidades en el hipervisor pueden conducir a acceso o fuga de datos cruzados, amplificando el impacto de los ataques [1].
- Estrategias de mitigación: para abordar estos riesgos, los proveedores de la nube deben implementar medidas de seguridad sólidas, como la detección de intrusiones específicas de GPU, el monitoreo de anomalías y las prácticas de codificación seguras [5].

GPU locales:
- Control de datos mejorado: las GPU locales permiten a las organizaciones mantener el control total sobre sus datos, reduciendo el riesgo de acceso no autorizado y garantizando el cumplimiento de las estrictas regulaciones de la industria como HIPAA, PCI-DSS o GDPR [6].
- Un menor riesgo de violaciones de datos: dado que los datos permanecen dentro de la red de la organización, las posibilidades de violaciones de datos se minimizan significativamente en comparación con las soluciones basadas en la nube [6].
- Consideraciones ambientales: si bien las GPU locales pueden consumir energía, pueden tener un impacto ambiental menor si están impulsados ​​por fuentes de energía renovables, especialmente en comparación con los centros de datos a gran escala [2].
- Desafíos de escalabilidad: las configuraciones locales de GPU requieren una inversión inicial significativa y pueden ser difíciles de escala, lo que puede limitar su adopción en entornos con demandas dinámicas [8].

En resumen, las GPU en la nube ofrecen flexibilidad y escalabilidad, pero introducen riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos debido a la infraestructura compartida y el manejo de datos externos. Las GPU locales proporcionan un mayor control de datos y seguridad, pero requieren una inversión significativa y pueden ser menos escalables.