Implement user-level access control for multi-tenant ML platforms on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们讨论了权限管理策略，重点介绍了基于属性的访问控制（ABAC）模式，这些模式可实现粒度用户访问控制，同时最大程度地减少AWS身份和访问管理（IAM）角色的扩散。我们还分享了经过验证的最佳实践，可帮助组织维持安全性和合规性，而无需牺牲其ML工作流程的运营效率。
Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
我们研究用户级差分隐私 (DP) 约束下的隐私随机凸优化 (SCO)。在这种情况下，有 nnn 个用户，每个用户拥有 mmm 个数据项，我们需要保护每个用户整个数据项集合的隐私。现有的用户级 DP SCO 算法在许多大规模机器学习场景中都不切实际，因为：（i）它们对损失函数的平滑度参数做出了限制性假设，并要求用户数量随着参数空间的维数呈多项式增长；或（ii）它们的速度非常慢……
