使用云端 GPU 时的数据与访问安全清单
云端 GPU 往往承载模型权重、训练数据和业务密钥。安全工作应从任务创建前开始,而不是出现问题后补救。
管理登录凭据
优先使用 SSH 密钥,避免共享账户和长期通用密码。API Key 应按用途拆分、限制权限并定期轮换。密钥不要写入镜像、Notebook 或代码仓库。
谨慎选择镜像
使用可信来源和固定版本标签,避免生产任务直接依赖不可预测的 latest。对自定义镜像进行漏洞扫描,并尽量减少不必要的软件和系统权限。
最小化网络暴露
只开放应用实际需要的端口。数据库、Notebook 和管理接口不应直接暴露到公网;确需访问时,应增加身份验证、TLS 或安全隧道。
区分临时数据与敏感数据
敏感数据应加密存储并限制访问范围。任务结束后清理本地临时文件,重要结果及时转移到受控存储。销毁实例不等同于完成全部数据治理。
保留审计记录
记录账户登录、密钥使用、实例创建、管理员操作和数据访问。出现异常时,完整的审计链能显著缩短定位时间。
安全不是单个开关,而是一组持续执行的最小权限、版本管理、网络隔离和审计措施。
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