Крайные вычисления возможностей DGX Spark, личного суперкомпьютера AI от NVIDIA, повышает конфиденциальность данных несколькими ключевыми способами:
1. Локализованная обработка данных: путем локальной обработки данных на устройстве DGX Spark уменьшает необходимость передачи конфиденциальной информации по сетям в далекие центры обработки данных. Этот подход сводит к минимуму риск нарушений данных и несанкционированного доступа во время передачи, что является значительной проблемой в облачных вычислительных системах [6] [8].
2. Снижение воздействия киберугроз: поскольку данные обрабатываются ближе к его источнику, площадь поверхности для потенциальных кибер -атак значительно снижается. Это особенно полезно в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где конфиденциальность данных имеет первостепенное значение [6] [8].
3. Соответствие правилам конфиденциальности. Это имеет решающее значение для организаций, работающих в нескольких юрисдикциях, поскольку это гарантирует, что данные остаются в пределах необходимых юридических границ [4] [7].
4. Усовершенствованный контроль над данными: поддержание локальной обработки данных, пользователи имеют больший контроль над тем, как обрабатывается их информация. Это снижает зависимость от сторонних облачных поставщиков и ограничивает роль брокеров данных, тем самым снижая шансы на то, что личная информация будет коммодифицироваться без согласия [7].
5. Реализация передовых мер безопасности: устройства Edge, такие как DGX Spark, могут быть оснащены надежными мерами безопасности, такими как протоколы шифрования и аутентификации. Эти меры дополнительно защищают целостность данных и конфиденциальность, гарантируя, что конфиденциальная информация остается безопасной [3] [5].
В целом, Edge Computing возможностей DGX Spark совпадают с растущими ожиданиями потребителей в отношении защиты данных и конфиденциальности, а также повышают операционную эффективность и надежность. Такой подход демократизирует доступ к технологиям искусственного интеллекта, позволяя небольшим предприятиям и отдельным лицам использовать информацию, управляемые искусственным интеллектом, не в зависимости от масштабных облачных инфраструктур [6].
Цитаты:
[1] https://www.techmonitor.ai/privacy-and-data-protection/privacy-on-the-edy-why-edy-computing-is-a-double-edged-sword-for-privacy/
[2] https://xailient.com/blog/the-rise-of-edge-computing-sroping-its-benefits-and-prawbacks/
[3] https://www.thinslices.com/insights/edge-computing-transforming-the-future-oftechnology
[4] https://expedient.com/knowledgebase/blog/2023-04-04-edge-computing-and-the-mpact-on-compliance-with-global-data-privacy-regulations/
[5] https://www.amcoenclosures.com/a-look-at-the-benefits-of-edge-computing/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashone-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://petri.com/iot-edge-data-privacy/
[8] https://www.coherentmarketinsights.com/blog/how-edge-computing-enhance-data-security-and-privacy-1223
[9] https://www.cs.wm.edu/~liqun/paper/book-privacy-21.pdf