Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Які наслідки безпеки використання хмарних графічних процесорів проти локальних графічних процесорів


Які наслідки безпеки використання хмарних графічних процесорів проти локальних графічних процесорів


Порівнюючи наслідки безпеки використання хмарних графічних процесорів проти локальних графічних процесорів, з'являється кілька ключових відмінностей:

Графічні графіки:
- Ризики конфіденційності та безпеки даних: хмарні графічні процесори передбачають перенесення конфіденційних даних на зовнішні сервери, що збільшує ризик порушення даних та несанкціонованого доступу. Навіть при шифруванні завжди існує ризик, пов’язаний із довіреними даними сторонніми послугами [2] [7].
-Вразливість до атак: хмарні системи GPU сприйнятливі до різних загроз, включаючи зловмисне програмне забезпечення, програмне забезпечення, криптовалют та напади відмови (DOS). Ці напади можуть поставити під загрозу цілісність даних, призвести до фінансових втрат та порушити критичні послуги [1] [3].
- Спільні ризики інфраструктури: Спільний характер хмарних середовищ означає, що вразливості в гіпервізорах можуть призвести до доступу до даних або витоку, що посилюють вплив атак [1].
- Стратегії пом'якшення наслідків: Для вирішення цих ризиків постачальники хмарних постачальників повинні здійснювати надійні заходи безпеки, такі як специфічне вторгнення GPU, моніторинг аномалії та безпечні практики кодування [5].

Місцеві графічні процесори:
- Посилений контроль даних: Місцеві графічні процесори дозволяють організаціям підтримувати повний контроль над своїми даними, зменшуючи ризик несанкціонованого доступу та забезпечуючи дотримання суворих галузевих норм, таких як HIPAA, PCI-DSS або GDPR [6].
- Нижній ризик порушення даних: Оскільки дані залишаються в мережі організації, шанси на порушення даних значно мінімізовані порівняно з хмарними рішеннями [6].
- Екологічні міркування: Хоча місцеві графічні процесори можуть споживати енергію, вони можуть мати менший вплив на навколишнє середовище, якщо вони живляться від відновлюваних джерел енергії, особливо в порівнянні з масштабними центрами обробки даних [2].
- Проблеми масштабованості: Місцеві налаштування GPU потребують значних інвестицій уперед і можуть бути складними для масштабу, що може обмежити їх прийняття в середовищах з динамічними вимогами [8].

Підсумовуючи, хмарні графічні процесори пропонують гнучкість та масштабованість, але впроваджують ризики, пов'язані з конфіденційністю та безпекою даних через спільну інфраструктуру та зовнішню обробку даних. Місцеві графічні процесори забезпечують покращений контроль даних та безпеку, але потребують значних інвестицій і можуть бути менш масштабованими.

Цитати:
[1] https://documents.trendmicro.com/images/tex/articles/research-paper-cloud на базі-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/? як+може+i+пом'якшити+їх%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-treat-landscape-for-cloud-gpus
[6] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[7] https://massedcompute.com/faq-answers/?
[8] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/evaluting-gpu-usage-in-cybersecurity