发布于: Nov 7, 2022
Amazon SageMaker Canvas 宣布在快速和标准构建中均支持对用于时间序列预测使用案例的数据集和机器学习 (ML) 进行静态加密。SageMaker Canvas 是一个可视化的点击式界面，可帮助业务分析师自行生成准确的机器学习预测，而无需任何机器学习经验或编写任何代码。
以前，SageMaker Canvas 支持使用客户管理的密钥 (CMK) 和 AWS Key Management Service (KMS) 对具有 2 个类别预测的二进制分类问题、具有 3 个以上类别预测的多类分类问题，以及具有数字预测的回归问题进行静态加密。此次公告发布后，使用 CMK 和 AWS KMS 进行静态加密的支持也可用于时间序列预测，这样就涵盖了 SageMaker Canvas 当前支持的所有问题类型。
您可以启用 SageMaker Canvas 静态加密功能，使用自己的密钥，对用于训练模型和生成见解的实例上的文件系统，以及 Amazon S3 存储桶中的模型数据进行加密。您可以继续导入、轮换、禁用、删除密钥、为密钥定义使用策略，并审核密钥的使用情况，从而对加密策略有完全的控制和灵活性。
使用客户管理的密钥进行加密支持用于导入的数据集、ML模型构件和批量预测，并且在支持 Canvas 的所有 AWS 区域均可用。要了解更多信息并开始使用，请参阅 Amazon SageMaker Canvas 产品页面和常见问题页面。