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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09437v3
• Date: Thu, 25 Jan 2024 14:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 18:49:42.755001
• 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: ソフトウェアシステムの肥大を解析するフレームワークであるMMLBを開発した。 MMLBはコンテナレベルとパッケージレベルの両方の肥大度を測定します。 肥大化が機械学習コンテナのサイズの最大80%を占めることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7023370929727277
• 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 operating systems and applications to containers. Containers are lightweight virtualization technologies used to package code and dependencies, providing portable, reproducible and isolated environments. For their ease of use, data scientists often utilize machine learning containers to simplify their workflow. However, this convenience comes at a cost: containers are often bloated with unnecessary code and dependencies, resulting in very large sizes. In this paper, we analyze and quantify bloat in machine learning containers. We develop MMLB, a framework for analyzing bloat in software systems, focusing on machine learning containers. MMLB measures the amount of bloat at both the container and package levels, quantifying the sources of bloat. In addition, MMLB integrates with vulnerability analysis tools and performs package dependency analysis 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 accounts for up to 80% of machine learning container sizes, increasing container provisioning times by up to 370% and exacerbating 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やアプリケーションからコンテナに至るまで、ソフトウェアスタック全体に広まります。 コンテナは、コードと依存関係のパッケージングに使用される軽量な仮想化技術であり、ポータブルで再現性があり、分離された環境を提供する。 使いやすさのため、データサイエンティストはワークフローを単純化するために機械学習コンテナを使用することが多い。 コンテナはしばしば不要なコードと依存関係で肥大化し、結果として非常に大きなサイズになる。 本稿では,機械学習コンテナの肥大を解析し,定量化する。 ソフトウェアシステムの肥大を解析するフレームワークであるMMLBを開発し,機械学習コンテナに着目した。 MMLBはコンテナレベルとパッケージレベルの両方で肥大量を計測し、肥大の原因を定量化する。 さらに、mmlbは脆弱性分析ツールと統合し、コンテナの脆弱性に対する肥大の影響を評価するためにパッケージ依存性分析を行う。 TensorFlow、PyTorch、Nvidiaの15の機械学習コンテナを実験した結果、肥大化が機械学習コンテナのサイズの最大80%を占め、コンテナのプロビジョニング時間を最大370%増加し、脆弱性を最大99%悪化させることがわかった。

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