PyTorch分布式训练的安全性如何保障

PyTorch分布式训练的安全性可通过以下方式保障：

1. 通信加密：使用TLS 1.3协议对节点间通信进行加密，防止数据窃听和篡改，支持0-RTT会话恢复以减少延迟。
2. 访问控制：采用零信任架构，对节点身份进行持续验证，限制最小权限访问，结合ABAC（属性基访问控制）实现细粒度权限管理。
3. 数据隐私保护：

• 联邦学习框架（如FedAvg）实现“数据不动、模型动”，原始数据不出本地设备。
• 通过差分隐私（DP）添加噪声，防止敏感信息泄露。

1. 存储安全：对模型参数和检查点数据进行加密存储，采用AES-256-GCM等算法，结合分布式存储系统实现冗余备份。
2. 故障恢复与弹性调度：利用Torchelastic组件实现节点故障自动恢复、动态扩缩容，确保训练连续性。
3. 安全审计与监控：记录节点操作日志，实时监控异常流量和访问模式，结合证书透明化机制防止证书滥用。