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摘要：在当今的数据驱动环境中，保护机器学习生态系统至关重要。组织越来越依赖AI和ML模型来指导重要的决策和操作，这导致了系统脆弱性的增加。在本研究中讨论了对可以承受变化威胁的弹性机器学习（ML）系统的关键需求。DATA保护是确保ML环境的重要组成部分。从数据预处理到模型部署，需要确保该过程的每个部分。为了减少潜在的漏洞，这包含了代码审核程序，安全的DEVOPS实践和容器安全性。系统的弹性在很大程度上取决于正在进行的监测和异常检测。组织可以通过早期检测到正常行为的偏差并根据需要调整其防御能力来迅速响应安全问题。强大的事件响应计划至关重要。保护机器学习生态系统需要制定全面的策略，其中包括监视，事件响应，模型安全性，管道安全性和数据保护。通过实施这些策略，企业可以创建强大的机器学习（ML）系统，以忍受不断变化的威胁格局，保护其数据并确保其AI驱动决策过程的有效性。
确保机器学习生态系统：建筑弹性系统的策略
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