เมื่อเปรียบเทียบความหมายด้านความปลอดภัยของการใช้คลาวด์ GPU กับ GPU ในท้องถิ่นความแตกต่างที่สำคัญหลายประการเกิดขึ้น:
คลาวด์ GPU:
- ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: คลาวด์ GPU เกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอกซึ่งเพิ่มความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูลและการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต แม้จะมีการเข้ารหัส แต่ก็มีความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ได้รับมอบหมายให้กับบริการของบุคคลที่สาม [2] [7]
-ช่องโหว่ต่อการโจมตี: ระบบ GPU บนคลาวด์มีความอ่อนไหวต่อภัยคุกคามต่าง ๆ รวมถึงมัลแวร์, ransomware, cryptomining และการโจมตีการปฏิเสธการบริการ (DOS) การโจมตีเหล่านี้สามารถลดความสมบูรณ์ของข้อมูลนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินและขัดขวางการบริการที่สำคัญ [1] [3]
- ความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกัน: ลักษณะที่ใช้ร่วมกันของสภาพแวดล้อมคลาวด์หมายความว่าช่องโหว่ในไฮเปอร์ไวเซอร์สามารถนำไปสู่การเข้าถึงข้อมูลข้ามผู้เช่าหรือการรั่วไหลขยายผลกระทบของการโจมตี [1]
- กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ: เพื่อจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ผู้ให้บริการคลาวด์จะต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเช่นการตรวจจับการบุกรุกเฉพาะ GPU การตรวจสอบความผิดปกติและแนวทางปฏิบัติในการเข้ารหัสที่ปลอดภัย [5]
GPU ท้องถิ่น:
- การควบคุมข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง: GPU ในท้องถิ่นช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมข้อมูลได้อย่างเต็มที่ลดความเสี่ยงของการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาตและสร้างความมั่นใจในการปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรมที่เข้มงวดเช่น HIPAA, PCI-DSS หรือ GDPR [6]
- ความเสี่ยงที่ลดลงของการละเมิดข้อมูล: เนื่องจากข้อมูลยังคงอยู่ในเครือข่ายขององค์กรโอกาสในการละเมิดข้อมูลจะลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับโซลูชันบนคลาวด์ [6]
- การพิจารณาด้านสิ่งแวดล้อม: ในขณะที่ GPU ในท้องถิ่นอาจใช้พลังงานพวกเขาสามารถมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่ลดลงหากขับเคลื่อนโดยแหล่งพลังงานหมุนเวียนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ [2]
- ความท้าทายความสามารถในการปรับขนาด: การตั้งค่า GPU ในท้องถิ่นต้องการการลงทุนล่วงหน้าอย่างมีนัยสำคัญและอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายในการปรับขนาดซึ่งอาจ จำกัด การยอมรับในสภาพแวดล้อมที่มีความต้องการแบบไดนามิก [8]
โดยสรุปคลาวด์ GPU นำเสนอความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด แต่แนะนำความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยเนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันและการจัดการข้อมูลภายนอก GPU ในท้องถิ่นให้การควบคุมข้อมูลและความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง แต่ต้องการการลงทุนที่สำคัญและสามารถปรับขนาดได้น้อยลง
การอ้างอิง:[1] https://documents.trendmicro.com/images/tex/articles/research-paper-cloud-pleoud-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+the+security+mplications+f+using+cloud+gpu+instances+with+Cloud+Services%2C+and+ +สามารถ+i+บรรเทา+พวกเขา%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-in-gpus
[6] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[7] https://massedCompute.com/faq-answers/?question=wat+are+The+Security+Risks+sociated+with+using+Cloud+GPU+Services%3F
[8] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/evaluating-gpu-usage-in-cybersecurity