論文の概要: Machine Learning Systems are Bloated and Vulnerable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09437v2
• Date: Mon, 8 May 2023 11:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 23:39:17.428168
• Title: Machine Learning Systems are Bloated and Vulnerable
• Title（参考訳）: 機械学習システムは肥大化し、脆弱です
• Authors: Huaifeng Zhang, Fahmi Abdulqadir Ahmed, Dyako Fatih, Akayou Kitessa, Mohannad Alhanahnah, Philipp Leitner, Ahmed Ali-Eldin
• Abstract要約: 機械学習コンテナの肥大を解析するフレームワークであるMMLBを開発した。 我々のツールは肥大の原因を定量化し、分析ツールと統合して、肥大化がコンテナの脆弱性に与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9119172498051964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today's software is bloated with both code and features that are not used by most users. This bloat is prevalent across the entire software stack, from the operating system, all the way to software backends, frontends, and web-pages. In this paper, we focus on analyzing and quantifying bloat in machine learning containers. We develop MMLB, a framework to analyze bloat in machine learning containers, measuring the amount of bloat that exists on the container and package levels. Our tool quantifies the sources of bloat and integrates with vulnerability analysis tools to evaluate the impact of bloat on container vulnerabilities. Through experimentation with 15 machine learning containers from Tensorflow, Pytorch, and NVIDIA, we show that bloat is a significant issue, accounting for up to 80% of the container size in some cases. Our results demonstrate that bloat significantly increases the container provisioning time by up to 370% and exacerbates vulnerabilities by up to 99%.
• Abstract（参考訳）: 今日のソフトウェアは、ほとんどのユーザが使用していないコードと機能の両方で肥大化している。 この肥大化は、オペレーティングシステムからソフトウェアバックエンド、フロントエンド、Webページに至るまで、ソフトウェアスタック全体に広まっています。 本稿では,機械学習コンテナの肥大の分析と定量化に注目する。 我々は機械学習コンテナの肥大化を分析するフレームワークであるMMLBを開発し、コンテナとパッケージレベルに存在する肥大化の量を測定する。 当社のツールはbloatのソースを定量化し,コンテナ脆弱性に対するbloatの影響を評価する脆弱性解析ツールと統合する。 tensorflow、pytorch、nvidiaの15の機械学習コンテナの実験を通じて、肥大化が重要な問題であることを示し、場合によってはコンテナサイズの最大80%を占めている。 その結果,bloatはコンテナのプロビジョニング時間を最大370%増加させ,脆弱性を最大99%悪化させることがわかった。

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