JFrog et Hugging Face Renforcent la Sécurité des Modèles de Machine Learning
Dans le monde du machine learning (ML), la sécurité et la transparence deviennent de plus en plus cruciales. Des développements récents mettent en lumière les efforts pour traiter ces préoccupations. JFrog, une entreprise connue pour le développement logiciel en DevOps, s’est associée à Hugging Face pour améliorer la sécurité et la transparence des modèles ML disponibles sur le Hub de Hugging Face. Cette collaboration est vue comme un moyen d’aider les développeurs et les entreprises à mieux gérer les risques associés aux applications d'intelligence artificielle (IA).
Selon TechTarget, JFrog a intégré ses services de sécurité avancés et Xray pour analyser les artefacts des modèles d'IA et de ML à la recherche d'éléments malveillants. Cette intégration fait partie d'une nouvelle plateforme de chaîne d'approvisionnement qui vise à garantir une utilisation sûre des modèles ML. Les modèles qui réussissent ces analyses sont marqués d'un label "Certifié par JFrog", offrant aux utilisateurs la confiance nécessaire quant à la sécurité des modèles qu'ils choisissent de déployer.
La collaboration inclut également Nvidia, avec l'intégration des microservices NIM de Nvidia maintenant disponible chez JFrog. Cela permet aux entreprises de déployer en toute sécurité des modèles de fondation, ajoutant une couche de protection et de confiance supplémentaire.
Le CTO de Hugging Face, Julien Chaumond, a exprimé son enthousiasme pour ce partenariat. Il a souligné l'importance des capacités de scan de haute qualité afin de maintenir l'intégrité des applications d'IA.
Par ailleurs, une collaboration plus poussée avec JFrog a aussi été mise en avant dans SDX Central. L'article note que bien qu'un nombre important d'entreprises adoptent les applications d'IA, beaucoup se sentent mal préparées aux défis de sécurité que ces technologies accompagnent. Un sondage mentionné dans l'article a révélé que plus de 90 % des entreprises ressentaient cela.
Asaf Karas, CTO de JFrog Security, a souligné l'importance de sécuriser ces modèles pour prévenir les violations, les fuites de données et les erreurs de prise de décision. La confiance et l'intégration rapide sont des objectifs clés pour JFrog, comme l'a mentionné Yuval Fernbach, VP et CTO de MLOps chez JFrog.
Ces développements montrent un intérêt croissant pour la sécurité et la transparence des modèles ML et fournissent une feuille de route pour les entreprises cherchant à adopter les technologies d'IA en toute sécurité. La collaboration entre JFrog et Hugging Face est un pas en avant pour alléger les préoccupations de sécurité associées aux déploiements de machine learning.
