O Framework de Sistema de IA da Databricks (DASF)

Resumo da Arquitetura

O Framework do Sistema de IA da Databricks (DASF) delineia os componentes chave de um moderno sistema de IA/ML, ajudando as organizações a avaliar riscos potenciais e aplicar as melhores práticas de segurança. Ao entender como esses componentes interagem, as organizações podem antecipar melhor as vulnerabilidades e aplicar as estratégias de mitigação apropriadas.

A equipe de Segurança da Databricks incorporou esses aprendizados na Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks com controles integrados e links de documentação mapeados para segurança e conformidade.

O sistema é organizado em 12 componentes fundamentais agrupados em quatro estágios chave. Cada etapa representa um pilar crítico de fluxos de trabalho de IA e ML seguros, governados e operacionalmente eficientes.

I. Operações de Dados (Componentes 1–4)

As operações de dados se concentram na ingestão, preparação e catalogação de dados. Esta é a base de qualquer sistema de ML confiável, pois a qualidade do modelo depende da qualidade e segurança dos dados de entrada.

1. Dados brutos: Os dados são ingeridos de várias fontes (estruturadas, não estruturadas e semi-estruturadas). Nesta etapa, os dados devem ser armazenados de forma segura e com controle de acesso.

2. Preparação de dados: Esta etapa envolve limpeza, análise exploratória de dados (EDA), transformações e featurização. Faz parte do processo de extração, transformação e carga (ETL) e é essencial para derivar recursos de treinamento significativos.

3. Conjuntos de Dados: Conjuntos de dados preparados são divididos em conjuntos de treinamento, validação e teste. Esses conjuntos de dados devem ser versionados e reprodutíveis.

4. Catálogo: Um registro centralizado para ativos de dados: recursos, índices, modelos e funções. Ele suporta descoberta, linhagem, governança e compartilhamento seguro de dados entre equipes.

Mitigação de risco chave: Controles de acesso, criptografia, rastreamento de linhagem de dados e registro de auditoria ajudam a garantir que apenas usuários autorizados possam acessar, modificar ou compartilhar dados.

II. Operações de Modelo (Componentes 5–8)

As operações de modelo envolvem experimentação, avaliação e gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de ML e IA.

5. Algoritmo: Algoritmos personalizados ou pré-construídos usados para desenvolver modelos preditivos.

6. Avaliação: Avaliação sistemática do desempenho do modelo usando dados de validação e métricas definidas.

7. Desenvolver e avaliar modelo: Isso inclui a construção de modelos do zero, o uso de APIs externas (por exemplo, OpenAI), o ajuste fino de modelos de base ou a aplicação de técnicas de aprendizado de transferência.

8. Gerenciamento de modelo: Rastreamento centralizado e governança de modelos, incluindo versionamento, rastros de auditoria e linhagem para reprodutibilidade e conformidade.

Mitigação de risco chave: A versão integrada, rastreamento de experimentos, controles de acesso e auditorias reduzem o risco de alterações não autorizadas no modelo e suportam rastreabilidade em todas as iterações do modelo.

III. Implantação e Serviço de Modelo (Componentes 9–10)

Esses componentes se concentram em entregar modelos de forma segura para produção e alimentar aplicações de IA.

9. Prompt/RAG (geração aumentada de recuperação): Permite acesso seguro e de baixa latência a dados estruturados e não estruturados para RAG e outras aplicações baseadas em inferência.

10. Infraestrutura de serviço: Compreende o serviço de modelo, gateways de IA e APIs que lidam com solicitações e respostas de inferência em agentes e aplicações de IA.

Mitigação de risco chave: Práticas seguras de implantação de modelos, como isolamento de contêineres, limitação de taxa de solicitação, validação de entrada e monitoramento de tráfego reduzem a superfície de ataque e garantem a disponibilidade consistente do serviço.

IV. Operações e Plataforma (Componentes 11–12)

Esta camada gerencia a segurança da infraestrutura, controle de acesso e confiabilidade do sistema em todos os ambientes.

11. Monitorar: Coleta continuamente logs, métricas e telemetria para desempenho do modelo, auditoria de segurança e observabilidade do sistema.

12. Operações e plataforma: Suporta CI/CD seguro, atualizações de plataforma, gerenciamento de vulnerabilidades e separação rigorosa de ambientes (desenvolvimento, staging, produção).

Mitigações de risco chave: Manter o isolamento do ambiente, aplicar patches regularmente, aplicar controle de acesso baseado em função e monitorar o comportamento do sistema ajudam a manter os padrões de segurança e conformidade ao longo do ciclo de vida da IA.

Conclusão

Esta arquitetura fornece uma visão abrangente de sistemas de IA seguros, governados e prontos para produção. Cada componente foi avaliado para risco, e os controles são incorporados nativamente na Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks. As organizações podem usar isso como referência para acelerar a avaliação de segurança e a implementação de seus próprios sistemas de IA.