NVIDIA isikliku AI superarvuti DGX Sparki servade arvutamise võime suurendab andmete privaatsust mitmel peamisel viisil:
1. Lokaliseeritud andmetöötlus: töötledes andmeid seadmes lokaalselt, vähendab DGX -säde vajadust edastada tundlikku teavet võrkude kaudu kaugetesse andmekeskustesse. See lähenemisviis vähendab andmete rikkumiste ja volitamata juurdepääsu riski edastamise ajal, mis on pilvepõhistes arvutisüsteemides oluline mure [6] [8].
2. Vähendatud kokkupuude küberohtudega: Kuna andmeid töödeldakse selle allikale lähemal, väheneb potentsiaalsete küberrünnakute pindala märkimisväärselt. See on eriti kasulik sellistes tööstusharudes nagu tervishoid ja rahandus, kus andmete privaatsus on ülitähtis [6] [8].
3. Privaatsuseeskirjade järgimine: servade arvutamine võimaldab andmeid töödelda konkreetsetes geograafilistes piirkondades, lihtsustades andmekaitseeeskirjade, näiteks GDPR ja CCPA järgimist. See on ülioluline organisatsioonide jaoks, kes tegutsevad mitmes jurisdiktsioonis, kuna see tagab, et andmed jäävad nõutavate juriidiliste piiride hulka [4] [7].
4. Täiustatud kontrolli andmete üle: hoiddes andmetöötlust kohalikul, on kasutajatel suurem kontroll nende teabe käitlemise üle. See vähendab sõltuvust kolmandate osapoolte pilveteenuse pakkujatele ja piirab andmevahendajate rolli, vähendades sellega isikliku teabe võimalusi ilma nõusolekuta [7].
5. Täiustatud turvameetmete rakendamine: servaseadmed nagu DGX Spark saab varustada kindlate turvameetmete, näiteks krüptimis- ja autentimisprotokollidega. Need meetmed kaitsevad veelgi andmete terviklikkust ja konfidentsiaalsust, tagades, et tundlik teave on endiselt turvaline [3] [5].
Üldiselt vastavad DGX -i sädeme servade arvutamise võimalused kasvavate tarbijate ootustega andmekaitse ja privaatsuse osas, suurendades samal ajal ka operatiivset tõhusust ja töökindlust. See lähenemisviis demokratiseerib AI-tehnoloogiatele juurdepääsu, võimaldades väiksematel ettevõtetel ja üksikisikutel kasutada AI-põhiseid teadmisi, sõltuvalt massilistest pilveinfrastruktuuridest [6].
Tsitaadid:
]
]
]
]
[5] https://www.amcoenclosures.com
]
[7] https://petri.com/iot-egge-data-privacy/
]
[9] https://www.cs.wm.edu/~liqun/paper/book-privacy-21.pdf