Amazon SageMaker Canvas annonce la prise en charge du chiffrement avec les clés gérées par le client pour les modèles de prévision de séries chronologiques

Amazon SageMaker Canvas annonce la prise en charge du chiffrement au repos pour les jeux de données et les modèles de machine learning (ML) en cas d’utilisation dans le cadre des prévisions de séries chronologiques, et ce à la fois que les versions standard et rapide. SageMaker Canvas est une interface visuelle de type pointer-cliquer qui permet aux analystes métier de générer seuls des prédictions de ML précises, sans avoir besoin d’expérience dans le machine learning (ML) ni d’écrire la moindre ligne de code.

Auparavant, SageMaker Canvas prenait en charge le chiffrement au repos à l’aide des clés gérées par le client (CMK) avec AWS Key Management Service (KMS) pour les problèmes de classification binaire comptant 2 prédictions de catégorie, les problèmes de classification multi-classes comptant au moins 3 prédictions de catégorie, et les problèmes de régression avec des prédictions numériques. Suite à cette annonce, le chiffrement au repos à l’aide de clés CMK avec AWS KMS est également pris en charge pour les prévisions de séries chronologiques, couvrant ainsi tous les types de problème actuellement pris en charge par SageMaker Canvas.

Vous pouvez activer le chiffrement au repos pour SageMaker Canvas en utilisant 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 continuer d’importer, d’effectuer des rotations, de désactiver, de supprimer, de réaliser des audits d’utilisation et de définir des politiques pour vos clés, ce qui vous offre une flexibilité et d’un contrôle total sur vos politiques de chiffrement.

Le chiffrement avec les clés gérées par le client est disponible pour les jeux de données importés, les artefacts de modèles de ML et les prédictions par lots, et ce dans toutes les régions AWS où Canvas est pris en charge. Pour en savoir plus et vous lancer, consultez la page produit d'Amazon SageMaker Canvas et la page de FAQ.