如何在不同的云环境中部署
Model Armor 旨在在 Google Cloud 以及其他云平台上运行。不同云环境的部署步骤如下：
选择云环境：从主要云提供商中选择最适合您需求的环境。
API 配置和身份验证：在每个云环境中启用 Model Armor API 并配置适当的凭据。
优化数据传输：简化云之间的数据传输，最大限度地降低通信成本和延迟。
统一的安全策略实施：在每个云环境中实施相同的安全规则以保持一致性。
通过遵循这些步骤，您可以利用 Model Armor 在不同的云环境中的安全功能。
多模型支持机制及技术特点
人工智能模型有很多种，包括自然语言处理（NLP）、图像识别和语音分析。多模型支持意味着组合和使用这些不同的模型，并针对每个模型实施适当的安全措施。
Model Armor 支持多模型环境，包括：
支持不同的AI框架：支持各种AI框架，包括TensorFlow，PyTorch，JAX等。
每个模型的安全策略设置：可以对 NLP 模型和图像识别模型应用不同的保护策略。
统一日志管理：集中管理所有模型的访问历史，以检测可疑行为。
这使您可以混合和搭配模型，同时仍然通过 Model Armor 保持安全性。
混合环境是指利用内部部署（您自 美国学生数据 己的服务器）和云的操作方法。 Model Armor 在本地和云环境中提供了统一的安全态势。
混合环境的好处如下：
保护云中的内部数据：在内部存储敏感的公司数据，并在云中利用 Model Armor 安全功能。
使用 VPN 和 IAM 进行访问控制：安全地管理云和本地之间的数据通信。
利用容器技术：使用Kubernetes实现与环境无关的安全设置。
这使得利用云端和本地的同时实现安全的 AI 操作成为可能。
未来的技术创新和市场趋势
人工智能、安全等领域新技术创新层出不穷。预计未来 Model Armor 的功能还将继续进化，使其能够在更广泛的环境中使用。
主要市场趋势如下：