Safetensors улучшают безопасность хранения данных в моделях машинного обучения несколькими способами:

• Шифрование. 13 Safetensors используют надёжные алгоритмы шифрования, чтобы защитить данные от несанкционированного доступа. 13 Даже если данные будут перехвачены, они останутся нечитаемыми и бесполезными для всех без надлежащих ключей дешифрования. 13
• Контроль доступа. 13 Safetensors позволяют организациям отслеживать доступ к данным, гарантируя, что только авторизованные лица могут просматривать или изменять их. 13
• Аудит. 13 Safetensors предоставляют механизмы аудита для отслеживания доступа к данным, что позволяет организациям обнаруживать инциденты безопасности и реагировать на них. 13
• Проверка целостности данных. 2 Safetensors включают встроенные механизмы для проверки целостности данных модели, что позволяет своевременно обнаруживать любые модификации или повреждения. 2
• Контроль версий. 2 Safetensors поддерживают историю версий модели, что позволяет легко возвращаться к предыдущим состояниям в случае атаки. 2

Таким образом, использование Safetensors обеспечивает более надёжную и всеобъемлющую систему безопасности, которая защищает данные в состоянии покоя, при передаче и во время вычислений. 13