Milyen biztonsági következményei vannak a felhő GPU -k használatának a helyi GPU -khoz képest

Cloud GPU:
- Adatok adatvédelmi és biztonsági kockázata: A felhő GPU -k érzékeny adatok átadását magukban foglalják a külső kiszolgálókba, ami növeli az adatok megsértésének kockázatát és az illetéktelen hozzáférést. Még a titkosítás mellett is fennáll annak a kockázata, hogy az adatok harmadik fél szolgáltatásaira bíznak [2] [7].
-A támadásokkal szembeni sebezhetőség: A felhőalapú GPU-rendszerek különféle fenyegetésekre hajlamosak, ideértve a rosszindulatú programokat, a ransomware-t, a kriptomining és a szolgáltatás tagadása (DOS) támadásokat. Ezek a támadások veszélyeztethetik az adatok integritását, pénzügyi veszteségekhez vezethetnek és megzavarhatják a kritikus szolgáltatásokat [1] [3].
- Megosztott infrastrukturális kockázatok: A felhő környezetek megosztott jellege azt jelenti, hogy a hipervizor sebezhetősége a bérleti adatokhoz való hozzáféréshez vagy a szivárgáshoz vezethet, a támadások hatását fokozva [1].
- Könnyű stratégiák: E kockázatok kezelése érdekében a felhőszolgáltatóknak olyan robusztus biztonsági intézkedéseket kell végrehajtaniuk, mint például a GPU-specifikus behatolás észlelése, a rendellenességek megfigyelése és a biztonságos kódolási gyakorlatok [5].

Helyi GPU -k:
- Fokozott adatkezelés: A helyi GPU-k lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy teljes ellenőrzést tartsanak fenn adataik felett, csökkentve a jogosulatlan hozzáférés kockázatát, és biztosítva a szigorú iparági rendeletek, például a HIPAA, a PCI-DSS vagy a GDPR betartását [6].
- Az adatok megsértésének alacsonyabb kockázata: Mivel az adatok a szervezet hálózatán belül maradnak, az adatok megsértésének esélye jelentősen minimalizálódik a felhőalapú megoldásokhoz képest [6].
- Környezetvédelmi megfontolások: Noha a helyi GPU-k energiát fogyaszthatnak, alacsonyabb környezeti hatással lehetnek, ha megújuló energiaforrások táplálják, különösen a nagyszabású adatközpontokhoz képest [2].
- Skálázhatósági kihívások: A helyi GPU -beállítások jelentős előzetes beruházást igényelnek, és kihívást jelenthetnek a méretarányban, ami korlátozhatja a dinamikus igényekkel rendelkező környezetben történő alkalmazást [8].

Összefoglalva: a Cloud GPU -k rugalmasságot és méretezhetőséget kínálnak, de a megosztott infrastruktúra és a külső adatkezelés miatt az adatok magánéletével és biztonságával kapcsolatos kockázatokat vezetnek be. A helyi GPU -k fokozott adatkezelést és biztonságot biztosítanak, de jelentős beruházást igényelnek, és kevésbé méretezhetőek lehetnek.