张鹏-AISecOps 软件供应链管理实践

AI时代的DevSecOps变革

• JFrog软件供应链管理平台：包括Artifactory、Xray、Curation、JFrog Advanced Security和Runtime Security。
• 观点：世界仍在开源软件（OSS）上运行，AI时代需要DevSecOps实践为AI/ML开发和安全提供经验。

制品库的“多类型”&“大模型”管理实践

• 上一代软件管理方式：存在命名不一致、文件丢失等问题。
• PrivateHuggingfaceHub：类似于PrivateGithub、PrivateDockerhub，解决ML模型版本管理问题。
• AI/ML与传统软件研发的异同：角色不同但目标一致，版本管理复杂。
• AI/ML模型版本管理问题：使用S3存储桶或Git导致命名混乱、文件丢失。
• Artifactory“多类型”和“大模型”使用场景：
  • 研发依赖管理：多地同步多种语言包。
  • 大文件管理：去重存储和上传，降低成本，高可用。
  • E+制品分发：分片分发，GPG签名保护。
• JFrog AI/ML模型版本管理方式：
  • 替换FTP/S3，版本化管理，元数据可视化。
  • 存储空间可清理，易于分享和同步模型。
  • 模型安全扫描。
• JFrog AISecOps集成架构：
  • 集中管理模型和制品，减少外部服务中断风险。
  • 限制访问，确保使用批准的源。
  • 提供内容透明度。

制品库的“软件供应链安全”管理实践

• 利用ChatGPT的新型攻击：数据科学家成为攻击目标。
• JFrog安全研究团队：每天多次检查上传到Huggingface的模型。