机器学习开发的几大威胁及解决之道

根据麦肯锡公司最近的一份报告（https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai），截至2024年年初，全球人工智能的采用率激增至72%，生成型人工智能的使用率从33%猛增到65%，仅用了一年的时间。这一趋势突显了消费和企业人工智能的广泛应用。虽然这种扩张为AI开发者带来了许多机会，但也带来了诸如安全风险和合规问题等重要挑战。

不了解这些威胁可能会导致人工智能项目的效果、可靠性和可扩展性受损。在这篇文章里，我们将识别最紧迫的机器学习风险，并向您说明如何应对它们。通过应对这些挑战，您可以确保项目充分发挥其潜力。

• 大多数机器学习模型面临诸如模型漂移、安全隐患、没有安全存储、合规问题以及流程效率低等威胁。
• KitOps 保护模型及其工件，使容器图像符合OCI标准并通过审计，并保证AI流程高效运行。

如今开发AI/ML解决方案面临几个挑战。本节将讨论一些这些问题及其如何对机器学习项目的实施产生不利影响。

模型漂移
机器学习系统面临的最大挑战之一是“模型漂移”。随着时间的推移，由于现实世界数据的变化，机器学习模型的有效性会逐渐减弱，导致其预测变得不那么准确，甚至产生误导。

这尤其在数据不断演变的领域是个重大问题，比如金融和银行界。想象你为一家银行建立了一个欺诈检测的机器学习模型，却发现它误报了合法的交易，因为欺诈模式已经发生变化，导致该模型无法正确识别欺诈行为。当数据漂移发生时，这会导致训练数据变得过时，导致模型产生错误甚至危险的输出。

机器学习安全风险
机器学习的安全性 是开发领域中的一个主要关注点。由于机器学习模型会不断接受大量的数据输入，因此它们可能会有安全问题。机器学习算法需要大量的输入数据来发挥作用。然而，如果没有采取足够的安全措施，这些数据也可以被用来操纵模型。对抗攻击或投毒攻击，即恶意输入旨在欺骗模型，可能会扰乱操作或导致严重数据泄露。想象一下一辆自动驾驶汽车被误导，错误解读了交通标志——后果可能非常严重。

一个体现这一现象的典型案例是2016年微软聊天机器人Tay AI事件。Tay 是一个基于 Twitter 的 AI 聊天机器人，被设计用来从与用户的互动中学习。然而，恶意用户用包含攻击性语言和极端观点的内容污染了这个机器人，导致其行为迅速变得不当和有害，最终在短短24小时内被迫关闭。这个例子强调了当暴露于不可信的数据时，AI 系统是多么脆弱。其他 AI 安全风险包括模型窃取和分布式拒绝服务（DDoS）攻击，在这些攻击中，模型会被大量无用请求淹没，导致其无法为合法用户提供服务。

缺乏安全的存储选择
随着用于AI项目的数据增长，很难找到能够迅速扩展以满足需求的平台。此外，合规要求对用于ML项目的存储解决方案施加了更多限制，因为这些解决方案可能不达标。

最后，许多安全的存储选项可能不容易与现有的AI/ML开发工作流程和工具整合，从而阻碍了ML项目的进程。如果公司因为这些障碍而选择不太安全的存储选项，可能会损害模型的完整性，导致模型不可信，并导致数据泄露及其他类似的数据中毒攻击。ML初创企业很难快速增长，因为没有一个能够满足其需求的存储解决方案。拥有一个安全、可扩展且版本可控的存储解决方案，可以方便地与其他团队成员协作，轻松部署，同时在出现任何错误时也能轻松回滚到以前的版本。

合规问题
对于机器学习项目的顺利进行和成功来说，遵守法规和行业标准至关重要。这包括遵守隐私法律和行业标准。符合开放容器倡议（OCI）的标准 就是这样的一个行业标准。

OCI合规性确保容器镜像符合安全最佳实践，例如适当的分层和安全配置。此外，OCI合规性有助于确保跨不同平台的可移植性、安全性和顺畅的工作流程。在多个团队协作进行机器学习项目时，保持全面合规可能会变得繁琐，但这是绝对必要的。缺乏合规性可能导致可移植性问题，因为这些镜像可能无法在不同环境中正常运行。

低效的流水线工作流程
在典型的AI/ML工作流程中，不同的团队成员，如数据科学家、机器学习工程师和DevOps工程师，会生成各种输出，包括数据科学家的模型成果和DevOps工程师的容器镜像等。然而，这些成果通常会在不熟悉彼此工具和流程的不同团队之间传递。这种缺乏整合可能导致效率低下、错误和误解，尤其是当团队使用不同的格式或标准时。

公司可以通过使用一个安全且可共享的工件管理平台来促进协作并提高工作流程效率，从而更快地推动开发。

既然你知道了大多数AI项目面临的风险，我们来看看如何用KitOps来解决这些问题。

在开发人员从事AI项目时，他们不可避免会遇到上述提到的挑战，这些挑战可能会减缓或停止他们的项目进展。一个有效的解决方法是KitOps，这个工具旨在帮助你打包和管理你的AI/ML项目。KitOps的核心是ModelKit，它允许你将模型和依赖项（如配置、代码、数据集和文档）打包在一起。这使得追踪变更、控制访问权限以及监控项目资源变得更加容易。

尽管KitOps功能带来了很多好处，你可能想知道它具体如何帮助你的机器学习项目免受威胁。更多信息请往下看。

使用ModelKits来解决模型漂移

如何确保你的机器学习模型随时间保持有效？最直接的办法是通过使用更及时和相关的数据不断重新训练模型。然而，如果没有一个可靠且简便的方法来打包和版本管理你的项目，这样做可能会变得很麻烦，使得实施、跟踪变更、更新和部署变得简单。

KitOps 可以帮助你将模型及其所有相关依赖打包成 ModelKit。通过 ModelKit，模型会与所有所需的文件一起打包，以确保可重复使用性，从而更容易跨不同环境部署。这样可以更容易地追踪模型、数据集或笔记本的变更，比较模型版本，回滚至旧版本并部署新版本，所有这些都有助于有效应对模型漂移的问题。

使用KitOps探索全面安全解决方案
KitOps使组织能够跟踪、控制和审计对AI项目资产所做的每一次更改，包括模型、配置和代码库。这种级别的控制对于注重安全的组织至关重要。通过开发和部署的每个阶段审计您的模型，有助于识别漏洞，在它们成为现实问题之前。KitOps与您的现有DevOps工具集成，因此您无需担心重新设计工作流程。相反，它将无缝地整合到您的机器学习系统的现有安全架构中。

JozuHub的安全存储服务
你可以用JozuHub安全存储所有ModelKits版本及其内部文件，其中可能包含敏感信息。这消除了在不安全远程仓库存储模型文件时的黑客攻击风险。

此外，通过JozuHub，您可以访问版本管理、协作、回退、部署以及其他运维任务等功能。JozuHub还可以帮助您最大限度地利用KitOps的ModelKits，这些ModelKits设计上可以很好地协同配合。

确保与KitOps的无缝符合性
ModelKits是所有AI/ML组件的OCI合规打包格式。团队可以轻松打包他们的模型、数据集、代码和配置到ModelKits中，并以标准化格式与任何OCI合规的注册表进行共享。这使组织能够控制访问，并符合数据保护和隐私法规的要求。

模型套件还确保所有AI项目组件能够在各种环境中轻松跟踪、控制和审计，同时保持OCI合规。KitOps帮助组织提高协作效率，简化部署流程，并遵守行业规定，而不会影响AI工件的安全性和可靠性。其可审计性也简化了合规流程，监管机构可以轻松验证AI系统的历史和完整性。

更流畅的AI/ML工作流程
KitOps旨在消除团队间常见的障碍。通过确保同一模型包可以被所有相关人员使用，它简化了数据科学家、应用开发人员和SRE之间的交接过程，他们可以与LLMs或其他模型进行合作。模型包可以在整个流程中传递，每个团队只需解包他们需要的工具。

此外，更重要的是，因为KitOps采用了开放标准，它可以与您已经熟悉的工具集成，所以团队不需要担心陡峭的学习曲线。不论是用Kubernetes部署还是用TensorFlow训练模型，KitOps在各个平台上都能无缝协作。

AI/ML系统的开发带来了独特的挑战，但有了合适的工具，这些挑战可以迎刃而解。无论是确保合规性、管理安全风险，还是促进团队合作，KitOps都能提供你需要的解决方案，帮助你消除前进道路上的障碍。如果你有关于将KitOps与团队集成的问题，可以加入我们的Discord社区讨论，并立即开始使用KitOps。