JFrog et AWS accélèrent le développement sécurisé du Machine Learning

Republié par Platon

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La nouvelle intégration de JFrog Artifactory et d'Amazon SageMaker permet aux développeurs et aux data scientists de créer, former et déployer des modèles ML dans le cloud.

SUNNYVALE, Californie - (BUSINESS WIRE) -JFrog Ltd. (« JFrog ») (Nasdaq : FROG), la société Liquid Software et les créateurs du Plateforme de chaîne d'approvisionnement logicielle JFrog, a annoncé aujourd'hui une nouvelle intégration avec Amazon Sage Maker, qui aide les entreprises à créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour tout cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés. Par jumelage Artefact JFrog avec Amazon SageMaker, les modèles ML peuvent être fournis avec tous les autres composants de développement logiciel dans un flux de travail DevSecOps moderne, rendant chaque modèle immuable, traçable, sécurisé et validé au fur et à mesure de sa maturité avant sa publication. JFrog a également dévoilé de nouvelles capacités de gestion de versions pour son Solution de gestion de modèles ML, qui contribuent à garantir que la conformité et la sécurité sont intégrées à chaque étape du développement du modèle ML.

« Alors que de plus en plus d'entreprises commencent à gérer le Big Data dans le cloud, les chefs d'équipe DevOps se demandent comment ils peuvent faire évoluer les capacités de science des données et de ML pour accélérer la livraison de logiciels sans introduire de risque et de complexité », a déclaré Kelly Hartman, vice-président principal, canaux et alliances mondiaux, JFrog. « La combinaison d'Artifactory et d'Amazon SageMaker crée une source unique de vérité qui endoctrine les meilleures pratiques DevSecOps au développement de modèles ML dans le cloud – offrant flexibilité, rapidité, sécurité et tranquillité d'esprit – franchissant une nouvelle frontière du MLSecOps.

D’après une récente enquête Forrester, 50 % des décideurs en matière de données ont cité l'application de politiques de gouvernance au sein de l'IA/ML comme le plus grand défi à une utilisation généralisée, tandis que 45 % ont cité la sécurité des données et des modèles comme facteur déterminant. L'intégration Amazon SageMaker de JFrog applique les meilleures pratiques DevSecOps à la gestion des modèles ML, permettant aux développeurs et aux scientifiques des données d'étendre, d'accélérer et de sécuriser le développement de projets ML d'une manière qui est de niveau entreprise, sécurisée et conforme à la conformité réglementaire et organisationnelle.

Le nouveau de JFrog Intégration d'Amazon SageMaker permet aux organisations de :

Maintenez une source unique de vérité pour les data scientists et les développeurs, en garantissant que tous les modèles sont facilement accessibles, traçables et infalsifiables.
Rapprochez le ML des workflows de développement logiciel et du cycle de vie de production, en protégeant les modèles contre la suppression ou la modification.
Développer, former, sécuriser et déployer des modèles ML.
Détectez et bloquez l’utilisation de modèles ML malveillants dans toute l’organisation.
Analysez les licences des modèles ML pour garantir leur conformité aux politiques de l’entreprise et aux exigences réglementaires.
Stockez des modèles ML développés en interne ou augmentés en interne avec des contrôles d'accès robustes et un historique de version pour une plus grande transparence.
Regroupez et distribuez des modèles ML dans le cadre de n’importe quelle version logicielle.

« Les processus traditionnels de développement de logiciels et d'apprentissage automatique se distinguent par leur manque d'intégration avec les outils existants », a déclaré Larry Carvalho, directeur et fondateur de RobustCloud. « Ensemble, JFrog Artifactory et Amazon SageMaker fournissent un environnement intégré et gouverné de bout en bout pour l'apprentissage automatique. Le rapprochement de ces mondes représente un progrès significatif vers l’harmonisation des pipelines d’apprentissage automatique avec les cycles de vie et les meilleures pratiques de développement logiciel établis.

Avec son intégration Amazon SageMaker, JFrog a dévoilé de nouvelles capacités de gestion de versions pour son Solution de gestion de modèles ML qui intègrent le développement de modèles dans le flux de travail DevSecOps d'une organisation pour accroître la transparence autour de chaque version de modèle afin que les développeurs, les équipes DevOps et les scientifiques des données puissent garantir que la version correcte et sécurisée d'un modèle est utilisée.

L'intégration de JFrog avec Amazon SageMaker, disponible dès maintenant pour les clients JFrog et les utilisateurs d'Amazon SageMaker, garantit que tous les artefacts consommés par les data scientists ou utilisés pour développer des applications ML sont extraits et enregistrés dans JFrog Artifactory.

Pour un aperçu plus approfondi de l'intégration et de son fonctionnement, lisez cet article.. Vous pouvez également vous inscrire pour rejoindre JFrog et AWS le mercredi 31 janvier à 1 h HE/10 h HP pour un webinaire éducatif, "Construire l’avenir : DevSecOps à l’ère du développement de modèles IA/ML, " décrivant les meilleures pratiques pour introduire l'utilisation et le développement de modèles dans la chaîne d'approvisionnement et les processus de développement de logiciels sécurisés.

Vous aimez cette histoire ? Postez ceci sur X (anciennement Twitter) : .@jfrog déploie une nouvelle intégration avec @awscloud SageMaker pour débloquer une plus grande sécurité #ML et une plus grande innovation tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Apprendre encore plus: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #IA

À propos de JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq : FROG) a pour mission de créer un monde de logiciels livrés sans friction du développeur à l'appareil. Animée par une vision de « logiciel liquide », la plateforme de chaîne d'approvisionnement logicielle de JFrog est un système d'enregistrement unique qui permet aux organisations de créer, gérer et distribuer des logiciels rapidement et en toute sécurité, garantissant qu'ils sont disponibles, traçables et inviolables. Les fonctionnalités de sécurité intégrées aident également à identifier, à protéger et à remédier aux menaces et aux vulnérabilités. La plateforme hybride, universelle et multi-cloud de JFrog est disponible sous forme de services auto-hébergés et SaaS auprès des principaux fournisseurs de services cloud. Des millions d'utilisateurs et plus de 7 100 clients dans le monde, dont une majorité des sociétés Fortune XNUMX, dépendent des solutions JFrog pour adopter en toute sécurité la transformation numérique. Une fois que vous aurez fait un bond en avant, vous ne reviendrez plus ! Apprenez-en davantage sur jfrog.com et suivez-nous sur Twitter: @jfrog.

Mise en garde concernant les énoncés prospectifs

Ce communiqué de presse contient des déclarations « prospectives », tel que ce terme est défini dans les lois fédérales américaines sur les valeurs mobilières, y compris, mais sans s'y limiter, des déclarations concernant l'intégration de JFrog Artifactory et d'Amazon SageMaker permettant une collaboration sur la création et le déploiement de modèles ML, les nouvelles capacités de gestion de versions de JFrog. pour sa solution ML Model Management et les avantages attendus pour les clients.

Ces déclarations prospectives sont basées sur nos hypothèses, attentes et convictions actuelles et sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et changements de circonstances importants qui peuvent faire en sorte que les résultats, performances ou réalisations réels de JFrog diffèrent sensiblement de ceux exprimés ou implicites dans tout contrat à terme. - déclaration d'apparence. Il existe un nombre important de facteurs qui pourraient faire en sorte que les résultats, performances ou réalisations réels diffèrent sensiblement des déclarations faites dans ce communiqué de presse, y compris, mais sans s'y limiter, les risques détaillés dans nos documents déposés auprès de la Securities and Exchange Commission, y compris dans notre rapport annuel. sur le formulaire 10-K pour l'exercice clos le 31 décembre 2022, nos rapports trimestriels sur le formulaire 10-Q et d'autres dépôts et rapports que nous pouvons déposer de temps à autre auprès de la Securities and Exchange Commission. Les déclarations prospectives représentent nos convictions et hypothèses uniquement à la date de ce communiqué de presse. Nous déclinons toute obligation de mettre à jour les déclarations prospectives.

Contacts

Personne ressource pour les médias :
Siobhan Lyons, responsable senior MarComm, JFrog, siobhanL@jfrog.com

Contact Investisseurs:
Jeff Schreiner, vice-président des relations avec les investisseurs, jeffS@jfrog.com