In AI is de data die in het geheugen wordt verwerkt vaak het meest kwetsbaar. Hier is een overzicht van hoe @nvidia's Confidential Computing de data in gebruik beveiligt om ervoor te zorgen dat gevoelige datasets, modelgewichten en code beschermd blijven tijdens training en inferentie. Dit is cruciaal in zero-trust, gereguleerde of multi-tenant omgevingen. 🧵👇

2/6: In tegenstelling tot alleen softwarematige benaderingen, implementeert NVIDIA beveiliging op de hardwarelaag in zijn GPU's. Dit betekent dat encryptie, isolatie en attestatie in de silicium zijn ingebouwd, waardoor het risico op blootstelling wordt verminderd, zelfs als de systeemsoftware is gecompromitteerd.

3/6: Het werkt door gegevens te versleutelen in GPU-geheugen, en dat kan zelfs veilig blijven terwijl het over NVLink-interconnects beweegt via TEE-invoer/uitvoer met bijna-natuurlijke snelheden. Dit voorkomt ongeautoriseerde toegang van andere processen, het host-systeem of kwaadaardige actoren met fysieke of softwarematige toegang.

4/6: Isolatie wordt bereikt door de hardwarematige partitioneringsmogelijkheden van NVIDIA, met name de Multi-Instance GPU (MIG) technologie. MIG maakt het mogelijk om een enkele fysieke GPU te verdelen in meerdere volledig geïsoleerde instanties, elk met zijn eigen toegewezen reken-, geheugen- en cachebronnen. In de modus voor vertrouwelijke computing functioneren deze instanties als veilige enclaves, waardoor ervoor wordt gezorgd dat workloads die op de ene instantie draaien, niet kunnen lezen of interfereren met die op een andere. Dit niveau van isolatie is cruciaal voor multi-tenant omgevingen, zoals cloud-implementaties, waar de workloads van meerdere klanten dezelfde fysieke hardware delen.

5/6: Attestatie biedt het cryptografische bewijs dat de GPU en zijn firmware zich in een vertrouwde, onveranderde staat bevinden voordat workloads beginnen met uitvoeren. De attestatiediensten van NVIDIA verifiëren dat de hardware echt is, dat de firmware overeenkomt met een goedgekeurde versie en dat deze werkt in de vertrouwelijke modus. Dit is essentieel in zero-trust-architecturen, omdat het bedrijven in staat stelt ervoor te zorgen dat hun AI-workloads alleen worden uitgevoerd in veilige, geverifieerde omgevingen. Attestatie ondersteunt ook naleving in gereguleerde sectoren, waar bewijsbare hardwarevertrouwen een vereiste is voor het omgaan met gevoelige gegevens.

6/6: Een van de grootste voordelen is dat je werkbelastingbescherming kunt inschakelen zonder de applicatiecode te wijzigen! Het is gewoon een configuratiewijziging—ideaal voor enterprise AI-pijplijnen waar het herschrijven van modellen kostbaar en verstorend zou zijn. Lees hier meer: !