Publié le: Jul 28, 2022
Nous sommes heureux d'annoncer la prise en charge du chiffrement au repos pour les jeux de données et les modèles de Machine Learning (ML) sur Amazon SageMaker Canvas à l'aide des clés gérées par le client avec AWS Key Management Service (AWS KMS). Amazon SageMaker Canvas est une interface visuelle de type pointer-cliquer qui permet aux analystes d'affaires de générer seuls des prédictions de ML précises, sans besoin d'avoir une expérience dans le machine learning ou d'écrire la moindre ligne de code. SageMaker Canvas permet d'accéder facilement à des données provenant de diverses sources et de les combiner, de nettoyer automatiquement les données et de créer des modèles ML pour générer des prédictions précises en quelques clics.
Avec cette nouvelle fonctionnalité, SageMaker Canvas vous apporte désormais la flexibilité et le contrôle liés à l'utilisation de vos propres clés pour chiffrer les systèmes de fichiers sur les instances que vous utilisez pour entraîner les modèles et générer des prévisions, ainsi que les données de modèle dans votre compartiment Amazon S3. Vous pouvez créer, importer, renouveler, désactiver, supprimer et définir des politiques d'utilisation de vos clés de chiffrement, et vérifier leur usage. Cela permet de renforcer la sécurité de vos données et de vos modèles ML.
Le chiffrement à l'aide des clés gérées par le client est pris en charge pour les jeux de données importés, les artefacts de modèles ML, et les prédictions de régression en lot, la classification multi-classes, ainsi que les modèles de classification binaire, sans oublier les modèles de prévisions de série chronologique, qui seront prochainement pris en charge. La prise en charge du chiffrement avec Amazon SageMaker Canvas est disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Canvas est pris en charge. Pour en savoir plus et démarrer, reportez-vous à la documentation d'Amazon SageMaker Canvas.