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在机器学习云平台中解剖I/O的爆发：关于阿里巴巴MLAAS
摘要 - 与机器学习（ML）技术的进步以及大型ML-AS-AS-Service（MLAAS）云的可用性，准确地了解MLAAS云平台存储子系统中的I/O行为对于资源调度和优化至关重要。这项研究为I/O要求到达的相关性提供了宝贵的观点，即代表和动态的MLAAS工作负载 - 阿里巴巴Pai（人工智能的ML平台）。关于在机器级别的PAI工作负载中的I/O请求，我们的爆发性诊断表明，I/O到达过程显示出明显的突发。在方面，我们的高斯测试表明，PAI中的爆发活动是非高斯的。我们的发现突出了I/O请求到达长期尺度上的一定程度相关性的存在。此外，我们通过视觉证据，汇总I/O请求序列的自动相关结构和Hurst参数估计值来揭示Alibaba PAI机器级MLAAS工作量I/O活动的自相似性。此外，我们创建自相似的工作负载模型，以基于从PAI跟踪所测得的输入来综合I/O请求系列。实验结果表明，Farima和Alpha稳定的模型在准确模拟爆发方面都优于现有模型。索引术语 - Mlaas I/O工作负载，爆发，相关性，自我相似，工作负载合成
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
模型提取（ME）攻击是对机器学习 - 服务（MLAAS）平台的一个主要威胁，通过查询Black-Box API，“窃取”机密机器学习模型的功能。自从我的攻击中首先在开创性工作中概念化[75]以来，已经过去了七年。在此期间，在ME攻击和MLAAS平台上都取得了重大进步，提出了一个有趣的问题：MLAAS平台对我的攻击的脆弱性如何发展？在这项工作中，我们进行了一项深入的研究，以回答这个关键问题。具体来说，我们表征了当前主流MLAAS平台的脆弱性，这些脆弱性来自我的多个观众攻击，包括攻击策略，学习技巧，替代模型设计和基准测试任务。我们的许多发现挑战了先前报道的结果，这表明我脆弱的新兴模式。此外，通过使用过去四年来的历史数据集分析相同的MLAA平台的脆弱性，我们回顾性地表征了我随着时间的流逝的脆弱性演变，从而导致了一系列有趣的发现。最后，我们提出了有关改善攻击鲁棒性的MLAA当前实践的建议。我们的研究阐明了我野外脆弱性的当前状态，并指出了未来研究的几个有希望的方向。
PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。