माइक्रोसॉफ्ट के एआई शोधकर्ताओं ने साझा एक्सेस सिग्नेचर (एसएएस) टोकन की गलत कॉन्फ़िगरेशन के कारण अनजाने में बैकअप, पासवर्ड और संदेशों सहित 38 टेराबाइट निजी डेटा को उजागर किया है।
यह घटना उन सुरक्षा जोखिमों को रेखांकित करती है जो एआई परियोजनाओं में प्रशिक्षण डेट ा की विशाल मात्रा के प्रबंधन से उत्पन्न हो सकते हैं, विशेष रूप से इन टोकनों को प्रबंधित करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट के केंद्रीकृत तरीके की कमी को देखते हुए।
पोस्ट बाहरी डेटा साझाकरण के लिए वैकल्पिक तरीकों का उपयोग करने और एआई विकास में क्लाउड सुरक्षा को प्राथमिकता देने की सिफारिश करता है। क्लाउड वातावरण की निगरानी और सुरक्षा के लिए फोर्टीगेट नेक्स्ट-जनरेशन फ़ायरवॉल (एनजीएफडब्ल्यू) और विज जैसे समाधान सुझाए गए हैं।
चर्चाओं में एआई मॉडल में सुरक्षित अनुक्रमण विधियों की आवश्यकता, व्यापक प्रवेश परीक्षण के महत्व और एज़ूर के सुरक्षा उपायों के बारे में चिंताओं सहित साइबर सुरक्षा के विभिन्न तत्व शामिल हैं।
चर्चा के अन्य विषयों में पुरानी तकनीक का उपयोग करने के जोखिम शामिल हैं, खासकर जब एनएएस उपकरणों से निपटते हैं, लगातार उन्नयन और अपडेट की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।
एन्क्रिप्शन और डेटा उल्लंघन दबाव वाले विषय बने हुए हैं, जो डेटा की विशाल मात्रा के प्रबंधन की जटिलताओं पर ध्यान आकर्षित करते हैं, इस प्रकार डेटा संरक्षण की महत्वपूर्ण भूमिका को मजबूत करते हैं।
हाइपरडीएक्स एक ऐसा मंच है जो उपयोग कर्ताओं को विभिन्न प्रकार के डेटा जैसे लॉग, ट्रेस, मैट्रिक्स और सत्र रीप्ले को एक ही स्थान पर खोजने और सहसंबंधित करने के लिए सशक्त बनाता है, जो वर्तमान टूल की बाधाओं को ओवरराइड करता है।
उपकरण डेटा खींचने और सहसंबंधित करने के लिए ओपनटेलीमेट्री और लागत-कुशल भंडारण और कुशल क्वेरी हैंडलिंग के लिए क्लिकहाउस का उपयोग करता है।
प्लेटफ़ॉर्म एक सहज ज्ञान युक्त डेवलपर अनुभव पर जोर देता है, जिसमें देशी जेएसओएन लॉग पार्सिंग और आसान चेतावनी निर्माण सहित विशेषताएं हैं। उपयोगकर्ता अन्वेषण और प्रतिक्रिया के लिए डेमो और ओपन-सोर्स विकल्प मौजूद हैं।
HyperDX, डेटाडॉग का एक ओपन-सोर्स विकल्प, समेकित लॉग, निशान, मैट्रिक्स और सत्र रीप्ले प्रदान करता है। यह डेटा संग्रह के लिए ओपनटेलीमेट्री और कुशल प्रश्नों और कम भंडारण लागत के लिए क्लिकहाउस का उपयोग करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य एक सहज डेवलपर अनुभव प्रदान करना है, जो बाजार में भेदभाव की पेशकश करता है, जिसमें स्केलिंग डेटा अंतर्ग्रहण, निगरानी उपकरणों के बीच तुलनात्मक आकलन और स्व-होस्ट किए गए प्लेटफार्मों के लाभ ों को दिखाना शामिल है।
पोस्ट में खनिक के लिए डिफ़ॉल्ट आंकड़े, सिस्टम्ड जर्नलसीटीएल के साथ एकीकरण, ओपन कोर और एसएएएस मॉडल का मिश्रण, और मुद्दों के निदान के लिए एंड-टू-एंड लॉगिंग के महत्व जैसे मामलों पर चर्चा की गई।