Execution Context
Compute環境におけるセキュア推論機能は、機械学習モデルが機密データを処理する際に、生データや中間状態を潜在的な傍受者に対して公開することなく、安全に処理することを保証します。この機能は、暗号化プロトコルを推論エンジンに直接組み込むことで、モデルの精度を維持しながら、エンドツーエンドの機密性を確保します。特に、規制対象の情報を取り扱う企業にとって、この機能は、最も脆弱な実行段階におけるデータ漏洩を防止するために不可欠です。
システムは、計算環境内にセキュアエンクレーブを初期化し、推論処理をネットワーク全体から隔離します。
入力データは、モデルに到達する前に、準同型暗号化技術を用いて暗号化されます。これにより、復号することなく、暗号化されたデータに対して計算を実行できます。
推論後の結果は、特定の秘密鍵を保有する権限のあるエンティティのみが復号でき、情報漏洩のリスクを最小限に抑えます。
Operating Checklist
入力元の信頼性を検証し、暗号化のためのセッションキーを確立します。
モデルの提出前に、業界標準のアルゴリズムを用いて、プレーンテキストデータを暗号化（暗号文へ変換）してください。
暗号化された入力データに対して、推論エンジンを実行し、平文の中間データが一切生成されないようにします。
承認された鍵を使用して最終的な出力データを復号化し、すべてのアクセスイベントを記録して、監査コンプライアンスを確保します。
Integration Surfaces
データ取り込みゲートウェイ
推論パイプラインのデータがモデルに到達する前に、暗号化プロトコルをエントリポイントで適用します。
モデル実行エンジン
暗号化されたデータに対して演算を実行し、処理中に機密パラメータが社内へ漏洩するのを防ぎます。
出力配信サービス
厳重な暗号化を行い、検証済みのセキュリティクリアランスを持つエンドポイントに対してのみ、結果を安全に配信します。
