JFrog 和 AWS 加速安全机器学习开发

由柏拉图重新发布

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新的 JFrog Artifactory 和 Amazon SageMaker 集成使开发人员和数据科学家能够在云中构建、训练和部署 ML 模型

加利福尼亚州桑尼维尔 - （美国商业资讯） - JFrog有限公司（“JFrog”）（纳斯达克股票代码：FROG），Liquid Software 公司和 JFrog软件供应链平台，今天宣布与亚马逊SageMaker，它可以帮助公司通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。通过配对 JFrog 人工制品厂借助 Amazon SageMaker，ML 模型可以与现代 DevSecOps 工作流程中的所有其他软件开发组件一起交付，从而使每个模型在成熟发布时保持不可变、可追踪、安全和经过验证。 JFrog 还推出了新的版本控制功能机器学习模型管理解决方案，这有助于确保 ML 模型开发的每一步都纳入合规性和安全性。

JFrog 全球渠道和联盟高级副总裁 Kelly Hartman 表示：“随着越来越多的公司开始在云端管理大数据，DevOps 团队领导者开始询问如何扩展数据科学和机器学习功能，以加速软件交付，同时又不引入风险和复杂性。” “Artifactory 和 Amazon SageMaker 的结合创建了单一事实来源，将 DevSecOps 最佳实践灌输到云中的 ML 模型开发中 – 提供灵活性、速度、安全性和安心 – 突破了 MLSecOps 的新领域。”

根据一个最近的 Forrester 调查中，50% 的数据决策者认为在 AI/ML 中应用治理策略是广泛使用的最大挑战，而 45% 的数据决策者则将数据和模型安全性视为限制因素。 JFrog 的 Amazon SageMaker 集成将 DevSecOps 最佳实践应用于 ML 模型管理，允许开发人员和数据科学家以企业级、安全且遵守法规和组织合规性的方式扩展、加速和保护 ML 项目的开发。

JFrog的新亚马逊 SageMaker 集成允许组织：

为数据科学家和开发人员维护单一事实来源，确保所有模型均可轻松访问、可追溯且防篡改。
让机器学习更接近软件开发和生产生命周期工作流程，保护模型免遭删除或修改。
开发、训练、保护和部署 ML 模型。
检测并阻止整个组织内恶意 ML 模型的使用。
扫描 ML 模型许可证以确保符合公司政策和监管要求。
存储自主开发或内部增强的机器学习模型，具有强大的访问控制和版本控制历史记录，以提高透明度。
将 ML 模型作为任何软件版本的一部分进行捆绑和分发。

“传统的软件开发流程和机器学习是相互独立的，缺乏与现有工具的集成，”Larry Carvalho 的负责人兼创始人说道。健壮云。 “JFrog Artifactory 和 Amazon SageMaker 共同为机器学习提供了一个集成的端到端受控环境。将这些世界结合在一起代表着在协调机器学习管道与既定的软件开发生命周期和最佳实践方面取得的重大进展。”

除了 Amazon SageMaker 集成之外，JFrog 推出新的版本控制功能其机器学习模型管理解决方案将模型开发纳入组织的 DevSecOps 工作流程，以提高每个模型版本的透明度，以便开发人员、DevOps 团队和数据科学家可以确保使用正确、安全的模型版本。

JFrog 与 Amazon SageMaker 的集成现已可供 JFrog 客户和 Amazon SageMaker 用户使用，可确保数据科学家使用的或用于开发 ML 应用程序的所有工件均从 JFrog Artifactory 中提取并保存在其中。

要更深入地了解集成及其工作原理，请阅读本博客。您还可以注册加入 JFrog 和 AWS，于 31 月 1 日星期三东部时间下午 10 点/太平洋时间上午 XNUMX 点参加教育网络研讨会， “打造未来：AI/ML 模型开发时代的 DevSecOps“ 描述将模型使用和开发引入安全软件供应链和开发流程的最佳实践。

喜欢这个故事吗？在 X（以前的 Twitter）上发布此内容： .@jfrog 推出了与 @awscloud SageMaker 的新集成，以在整个软件开发生命周期中解锁更大的#ML #安全性和创新。了解更多： https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

关于杰蛙

JFrog Ltd.（纳斯达克代码：FROG）的使命是创建一个从开发人员到设备无摩擦交付的软件世界。在“液态软件”愿景的驱动下，JFrog 软件供应链平台是一个单一记录系统，支持组织快速、安全地构建、管理和分发软件，确保软件可用、可追溯和防篡改。集成的安全功能还有助于识别、保护和修复威胁和漏洞。 JFrog 的混合、通用、多云平台可作为自托管服务和 SaaS 服务跨主要云服务提供商使用。全球数百万用户和 7 多个客户（包括大多数财富 100 强企业）依靠 JFrog 解决方案来安全地拥抱数字化转型。一旦向前迈进，就不会后退！了解更多信息，请访问青蛙网并在Twitter上关注我们： @jfrog。

关于前瞻性陈述的注意事项

本新闻稿包含美国联邦证券法定义的“前瞻性”声明，包括但不限于有关 JFrog Artifactory 和 Amazon SageMaker 集成的声明，支持在构建和部署 ML 模型、JFrog 新版本控制功能方面进行协作表彰其 ML 模型管理解决方案以及为客户带来的预期收益。

这些前瞻性陈述基于我们当前的假设、期望和信念，并受到重大风险、不确定性、假设和情况变化的影响，这些风险、不确定性、假设和情况变化可能导致 JFrog 的实际结果、业绩或成就与任何前瞻性陈述中明示或暗示的结果、业绩或成就存在重大差异。看起来的声明。有很多因素可能导致实际结果、业绩或成就与本新闻稿中的陈述存在重大差异，包括但不限于我们向美国证券交易委员会提交的文件（包括我们的年度报告）中详细说明的风险截至 10 年 31 月 2022 日的年度的 10-K 表格、我们的 XNUMX-Q 表格季度报告以及我们可能不时向美国证券交易委员会提交的其他文件和报告。前瞻性陈述仅代表我们截至本新闻稿发布之日的信念和假设。我们不承担更新前瞻性陈述的义务。

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