論文の概要: SecMLOps: A Comprehensive Framework for Integrating Security Throughout the MLOps Lifecycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10848v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 20:28:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.287691
- Title: SecMLOps: A Comprehensive Framework for Integrating Security Throughout the MLOps Lifecycle
- Title（参考訳）: SecMLOps:MLOpsライフサイクルを通じてセキュリティを統合するための総合的なフレームワーク
- Authors: Xinrui Zhang, Pincan Zhao, Jason Jaskolka, Heng Li, Rongxing Lu,
- Abstract要約: 本稿では,Secure Machine Learning Operations(SecMLOps)の概念に基づく。
SecMLOpsは、最初の設計フェーズからデプロイメントや継続的監視に至るまで、セキュリティ上の考慮事項を埋め込むことによって、MLOpsの原則に基づいている。
詳細な歩行者検知システム (PDS) のユースケースは, SecMLOps の実用化を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.00890153767978
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine Learning (ML) has emerged as a pivotal technology in the operation of large and complex systems, driving advancements in fields such as autonomous vehicles, healthcare diagnostics, and financial fraud detection. Despite its benefits, the deployment of ML models brings significant security challenges, such as adversarial attacks, which can compromise the integrity and reliability of these systems. To address these challenges, this paper builds upon the concept of Secure Machine Learning Operations (SecMLOps), providing a comprehensive framework designed to integrate robust security measures throughout the entire ML operations (MLOps) lifecycle. SecMLOps builds on the principles of MLOps by embedding security considerations from the initial design phase through to deployment and continuous monitoring. This framework is particularly focused on safeguarding against sophisticated attacks that target various stages of the MLOps lifecycle, thereby enhancing the resilience and trustworthiness of ML applications. A detailed advanced pedestrian detection system (PDS) use case demonstrates the practical application of SecMLOps in securing critical MLOps. Through extensive empirical evaluations, we highlight the trade-offs between security measures and system performance, providing critical insights into optimizing security without unduly impacting operational efficiency. Our findings underscore the importance of a balanced approach, offering valuable guidance for practitioners on how to achieve an optimal balance between security and performance in ML deployments across various domains.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、大規模で複雑なシステムの運用において重要な技術として登場し、自動運転車、医療診断、金融詐欺検出などの分野での進歩を推進している。
その利点にもかかわらず、MLモデルのデプロイは、敵攻撃のような重大なセキュリティ上の課題をもたらし、これらのシステムの完全性と信頼性を損なう可能性がある。
これらの課題に対処するため、本稿はSecure Machine Learning Operations(SecMLOps)の概念に基づいて、MLOpsライフサイクル全体を通じて堅牢なセキュリティ対策を統合するように設計された包括的なフレームワークを提供する。
SecMLOpsは、最初の設計フェーズからデプロイメントや継続的監視に至るまで、セキュリティ上の考慮事項を埋め込むことによって、MLOpsの原則に基づいている。
このフレームワークは特に、MLOpsライフサイクルのさまざまなステージをターゲットにした高度な攻撃に対する防御に重点を置いているため、MLアプリケーションのレジリエンスと信頼性が向上する。
詳細な歩行者検出システム(PDS)のユースケースは、クリティカルMLOpsの確保におけるSecMLOpsの実践的応用を示している。
広範な経験的評価を通じて,セキュリティ対策とシステムパフォーマンスのトレードオフを強調し,運用効率に悪影響を及ぼすことなく,セキュリティを最適化するための重要な洞察を提供する。
さまざまな領域にわたるMLデプロイメントにおけるセキュリティとパフォーマンスの最適なバランスを実現するための,実践者にとって貴重なガイダンスを提供する。
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