Почему формат safetensors считается более безопасным для хранения нейросетевых моделей?

Формат Safetensors считается более безопасным для хранения нейросетевых моделей по нескольким причинам:

• Строгое разделение весов модели (тензоров) от любого исполняемого кода. nednex.com Это устраняет уязвимости безопасности, присущие старым методам сериализации. nednex.com
• Хранение данных только для тензоров. nednex.com Safetensors не позволяет сериализовать произвольный код Python, что исключает риск выполнения вредоносного кода при загрузке модели. nednex.com
• Использование технологии Safe Serialization. serverflow.ru Она обеспечивает защиту данных при переводе весов в новый формат, что делает Safetensors устойчивым к хакерским атакам. serverflow.ru
• Применение шифрования. www.analyticsvidhya.com При хранении данные шифруются с использованием надёжных криптографических алгоритмов. www.analyticsvidhya.com Это гарантирует, что даже если доступ к данным осуществляется без авторизации, они останутся нечитаемыми и бесполезными. www.analyticsvidhya.com
• Контроль доступа. www.analyticsvidhya.com Только авторизованные лица или системы с надлежащими учётными данными могут получить доступ к зашифрованным данным. www.analyticsvidhya.com Это предотвращает просмотр или изменение данных неавторизованными пользователями, обеспечивая их целостность и конфиденциальность. www.analyticsvidhya.com