„DGX Spark“, asmeninio AI superkompiuterio „NVIDIA“, „Edge Computing“ galimybės padidina duomenų privatumą keliais pagrindiniais būdais:
1. Lokalizuotas duomenų apdorojimas: Apdorojant įrenginio duomenis vietoje, DGX kibirkštis sumažina poreikį perduoti neskelbtiną informaciją per tinklus į tolimus duomenų centrus. Šis požiūris sumažina duomenų pažeidimų ir neteisėtos prieigos riziką perdavimo metu, o tai kelia didelį susirūpinimą debesų skaičiavimo sistemose [6] [8].
2. Sumažėjęs kibernetinių grėsmių poveikis: kadangi duomenys yra apdorojami arčiau jo šaltinio, potencialių kibernetinių atakų paviršiaus plotas žymiai sumažėja. Tai ypač naudinga tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra ir finansai, kur duomenų privatumas yra svarbiausias [6] [8].
3. Privatumo taisyklių laikymasis: Edge Computing leidžia duomenis apdoroti konkrečiuose geografiniuose regionuose, supaprastinant laikymąsi duomenų apsaugos taisyklių, tokių kaip GDPR ir CCPA. Tai labai svarbu organizacijoms, veikiančioms keliose jurisdikcijose, nes tai užtikrina, kad duomenys išlieka reikalingomis teisinėmis ribomis [4] [7].
4. Patobulinta duomenų kontrolė: laikydamiesi duomenų apdorojimo vietiniu būdu, vartotojai geriau kontroliuoja, kaip tvarkoma jų informacija. Tai sumažina priklausomybę nuo trečiųjų šalių debesų tiekėjų ir riboja duomenų tarpininkų vaidmenį, taip sumažinant asmeninės informacijos tikimybę, kad bus sukurta be sutikimo [7].
5. Išplėstinių saugumo priemonių įgyvendinimas: Edge įrenginiai, tokie kaip „DGX Spark“, gali būti aprūpintos tvirtomis saugumo priemonėmis, tokiomis kaip šifravimas ir autentifikavimo protokolai. Šios priemonės toliau apsaugo duomenų vientisumą ir konfidencialumą, užtikrinant, kad neskelbtina informacija išlieka saugi [3] [5].
Apskritai, DGX kibirkščių kraštinių skaičiavimo galimybės atitinka didėjančius vartotojų lūkesčius dėl duomenų apsaugos ir privatumo, tuo pačiu padidinant veiklos efektyvumą ir patikimumą. Šis požiūris į demokratizuoja galimybes naudotis AI technologijomis, suteikdama galimybę mažesnėms įmonėms ir asmenims panaudoti AI pagrįstą įžvalgą, nepriklausomai nuo masinės debesų infrastruktūros [6].
Citatos:
[1] https://www.techmonitor.ai/privacy-and-data-protection/privacy-on-the-edge-why-edge-computing-s-a-double-edged-sword-for-privacy/
[2] https://xailient.com/blog/the-reise-of-edge-computing-unterning-its-benefits-and-drawbacks/
[3] https://www.thinslices.com/insights/Edge-computing-transforming-the-future-fechnology
[4] https://expedient.com/knowledgebase/blog/2023-04-04-edge-computing-and-the-impact-on-fifliance-with-global-data-privacy-regulations/
[5] https://www.amcoenclosures.com/a-look-at-the-benefits-of-edge-computing/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superkompiuteriai
[7] https://petri.com/Iot-edge-data-privacy/
[8] https://www.coherentmarketinsights.com/blog/how-edge-computing-enhances-data-security-and-privacy-1223
[9] https://www.cs.wm.edu/~liqun/paper/book-privacy-21.pdf