Kakšne so varnostne posledice uporabe oblačnih GPU -jev v primerjavi z lokalnimi GPU

Cloud gpus:
- Zasebnost podatkov in varnostna tveganja: GPU v oblaku vključujejo prenos občutljivih podatkov na zunanje strežnike, kar poveča tveganje kršitev podatkov in nepooblaščen dostop. Tudi pri šifriranju vedno obstaja tveganje, povezano z zaupanjem podatkov tretjim osebam [2] [7].
-Ranljivost napadov: sistemi GPU v oblaku so dovzetni za različne grožnje, vključno z zlonamerno programsko opremo, odkupno programsko opremo, kriptominiranjem in napadi zavrnitve storitve (DOS). Ti napadi lahko ogrozijo celovitost podatkov, vodijo do finančnih izgub in motijo ​​kritične storitve [1] [3].
- Skupna infrastrukturna tveganja: Skupna narava v oblačnih okoljih pomeni, da lahko ranljivosti v hipervizorju privedejo do navzkrižnega dostopa do podatkov ali puščanja, kar povečuje vpliv napadov [1].
- Strategije blažitve: Za reševanje teh tveganj morajo ponudniki oblakov izvajati močne varnostne ukrepe, kot so GPU specifični odkrivanje vdorov, spremljanje anomalije in varne prakse kodiranja [5].

Lokalni gpus:
- Izboljšani nadzor podatkov: Lokalni GPU omogočajo organizacijam, da ohranijo popoln nadzor nad njihovimi podatki, zmanjšajo tveganje za nepooblaščen dostop in zagotavljajo skladnost s strogimi industrijskimi predpisi, kot so HIPAA, PCI-DS ali GDPR [6].
- Nižje tveganje kršitev podatkov: Ker podatki ostajajo v omrežju organizacije, so možnosti kršitve podatkov bistveno zmanjšane v primerjavi z rešitvami v oblaku [6].
- Okoljski vidiki: Medtem ko lahko lokalni GPU porabijo energijo, imajo lahko manjši vpliv na okolje, če jih poganjajo viri obnovljivih virov energije, zlasti v primerjavi z velikimi podatkovnimi centri [2].
- Izzivi razširljivosti: Lokalne nastavitve GPU -ja zahtevajo velike vnaprejšnje naložbe in so lahko izziv za obseg, kar lahko omeji njihovo sprejetje v okoljih z dinamičnimi potrebami [8].

Če povzamemo, Cloud GPU -ji ponujajo fleksibilnost in razširljivost, vendar uvajajo tveganja, povezana z zasebnostjo in varnostjo podatkov zaradi skupne infrastrukture in zunanjega ravnanja s podatki. Lokalni GPU zagotavljajo večji nadzor in varnost podatkov, vendar zahtevajo znatne naložbe in so lahko manj razširljive.