Publicado: Nov 7, 2022
O Amazon SageMaker Canvas anuncia o suporte à criptografia para conjuntos de dados ociosos e modelos de machine learning (ML) para casos de uso de previsão de séries temporais com Quick build e Standard build. O SageMaker Canvas é uma interface visual de apontar e clicar que permite que os analistas de negócios gerem suas próprias previsões precisas de ML, sem precisar ter experiência de machine learning e sem ter que escrever nenhuma linha de código.
Anteriormente, o SageMaker Canvas oferecia suporte à criptografia de dados ociosos usando chaves gerenciadas pelo cliente (CMKs) com o AWS Key Management Service (KMS) para problemas de classificação binária com previsões de duas categorias, problemas de classificação multiclasse com três ou mais previsões de categoria e problemas de regressão com previsões numéricas. Com este anúncio, o suporte à criptografia de dados ociosos usando CMK com o AWS KMS também fica disponível para as previsões de séries temporais, abrangendo dessa forma todos os tipos de problema atendidos pelo SageMaker Canvas.
É possível ativar a criptografia de dados ociosos para o SageMaker Canvas usando suas próprias chaves para criptografar os sistemas de arquivos nas instâncias usadas para treinar modelos e gerar insights e os dados dos modelos em buckets do Amazon S3. Você pode continuar a importar, alternar, desativar, excluir, definir políticas de uso e auditar chaves para ter controle e flexibilidade totais sobre as políticas de criptografia.
A criptografia com chaves gerenciadas pelo cliente é compatível com conjuntos de dados importados, artefatos de modelos de ML e previsões em lote. O recurso está disponível em todas as regiões da AWS em que o Canvas é oferecido. Para saber mais e começar a usar, consulte a página de produto do Amazon SageMaker Canvas e a página de perguntas frequentes.