Publicado: Jul 28, 2022
Temos o prazer de anunciar o suporte à criptografia para conjuntos de dados e modelos de machine learning (ML) ociosos no Amazon SageMaker Canvas usando chaves gerenciadas pelo cliente com o AWS Key Management Service (KMS). O Amazon SageMaker Canvas é uma interface visual de apontar e clicar que permite que os analistas de negócios gerem sozinhos previsões precisas de ML, sem precisar ter experiência de machine learning e sem ter que escrever nenhuma linha de código. Com o SageMaker Canvas, é mais fácil acessar e combinar dados de fontes variadas, limpar dados automaticamente e criar modelos de ML para gerar previsões precisas com poucos cliques.
Com este novo recurso, o SageMaker Canvas oferece a flexibilidade e o controle para usar suas próprias chaves na criptografia de sistemas de arquivos em instâncias usadas para treinar modelos e gerar insights e de dados de modelos em buckets do Amazon S3. Você pode criar, importar, mudar, desabilitar, excluir, definir políticas de uso e auditar a utilização das chaves de criptografia. Isso acrescenta uma camada adicional de segurança para proteger dados e modelos de ML.
A criptografia com chaves gerenciadas pelo cliente tem suporte em conjuntos de dados importados, artefatos de modelos de ML e previsões em lotes de regressão, classificação multiclasse e modelos de classificação binária. O suporte a modelos de previsão de séries temporais será disponibilizado mais tarde. O suporte à criptografia do Amazon SageMaker Canvas está disponível em todas as regiões da AWS em que o SageMaker Canvas é oferecido. Para saber mais e começar a usar, consulte a documentação do Amazon SageMaker Canvas.