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IP Insights
Amazon SageMaker IP Insights ist ein Algorithmus für unbeaufsichtigtes Lernen, der die Nutzungsmuster für IPv4-Adressen erlernt. Er wurde entwickelt, um Zuordnungen zwischen IPv4-Adressen und verschiedenen Entitys, wie beispielsweise Benutzer-IDs oder Kontonummern, zu erfassen. Sie können ihn z. B. zum Identifizieren eines Benutzers verwenden, der versucht, sich von einer anormalen IP-Adresse bei einem Web-Service anzumelden. Sie können ihn auch verwenden, um ein Konto zu identifizieren, das versucht, Datenverarbeitungsressourcen von einer ungewöhnlichen IP-Adresse aus zu erstellen. Trainierte IP Insight-Modelle können an einem Endpunkt für Echtzeit-Prognosen gehostet oder zum Verarbeiten von Stapeltransformationen verwendet werden.
SageMaker IP Insights erfasst historische Daten als Paare (Entität, IPv4-Adresse) und lernt die IP-Nutzungsmuster jeder Entität kennen. Bei einer Abfrage mit einem (Entität, IPv4-Adresse) -Ereignis wird ein SageMaker Das IP Insights-Modell gibt einen Wert zurück, der darauf schließen lässt, wie anomal das Muster des Ereignisses ist. Wenn ein Benutzer z. B. versucht, sich von einer IP-Adresse anzumelden, und die IP Insights-Punktzahl hoch genug ist, entscheidet ein Web-Login-Server möglicherweise ein Multifaktor-Authentifizierungssystem auszulösen. In erweiterten Lösungen können Sie die IP Insights-Punktzahl in ein anderes Machine Learning-Modell einspeisen. Sie können beispielsweise den IP Insight-Wert mit anderen Funktionen kombinieren, um die Ergebnisse eines anderen Sicherheitssystems einzustufen, z. B. die vonAmazon GuardDuty.
Die SageMaker Der IP Insights-Algorithmus kann auch Vektordarstellungen von IP-Adressen lernen, bekannt alsEinbettungen. Sie können vektorcodierte Einbettungen als Funktionen in nachgelagerten Machine Learning-Aufgaben verwenden, die die in den IP-Adressen erkannten Informationen nutzen. Beispielsweise können Sie sie in Aufgaben wie Messen von Gemeinsamkeiten zwischen IP-Adressen in Cluster- und Visualisierungsaufgaben verwenden.
Themen
E/A-Schnittstelle für den IP Insights-Algorithmus
Training und Validierung
Die SageMaker Der IP Insights-Algorithmus unterstützt Trainings- und Validierungsdatenkanäle. Es verwendet den optionalen Validierungskanal, um eine area-under-curve (AUC) -Score bei einer vordefinierten Strategie für negative Stichproben. Die AUC-Metrik validiert, wie gut das Modell zwischen positiven und negativen Stichproben unterscheidet. Trainings- und Validierungsdaten müssen im text/csv-Format vorliegen. Die erste Spalte der CSV-Daten besteht aus einer opaken Zeichenfolge, die eine eindeutige ID für die Entity angibt. Die zweite Spalte ist eine IPv4-Adresse in Dezimalpunkt-Notation. IP Insights wird derzeit nur im Dateimodus unterstützt. Weitere Informationen und Beispiele finden Sie unter IP Insights – Datenformate für das Training.
Inferenz
Für die Inferenz unterstützt IP Insights die Eingabedaten-Inhaltstypen text/csv, application/json und application/jsonlines. Weitere Informationen zu gängigen Datenformaten für die von SageMaker bereitgestellte Inferenz finden Sie unter Gängige Datenformate für die Inferenz. Die IP Insights-Inferenz gibt eine als application/json oder application/jsonlines formatierte Ausgabe zurück. Jeder Datensatz in den Ausgabedaten enthält das entsprechende dot_product (oder eine Kompatibilitätspunktzahl) für die einzelnen Eingabedatenpunkte. Weitere Informationen und Beispiele finden Sie unter IP Insights-Inferenzdatenformate.
EC2-Instance-Empfehlung für den IP Insights-Algorithmus
Die SageMaker Der IP Insights-Algorithmus kann auf GPU- und CPU-Instanzen ausgeführt werden. Für Trainingsaufgaben empfehlen wir die Verwendung von GPU-Instances. Für bestimmte Workloads mit großen Trainingsdatasets lassen sich die Trainingskosten möglicherweise durch verteilte CPU-Instances reduzieren. Für die Inferenz empfehlen wir die Verwendung von CPU-Instances. IP Insights unterstützt P2-, P1-, P1-, G4-, G1-, G1-,
GPU-Instances für den IP Insights-Algorithmus
IP Insights unterstützt alle verfügbaren GPUs. Wenn Sie das Training beschleunigen müssen, empfehlen wir mit einer einzigen GPU-Instance, wie z. B. ml.p3.2xlarge, zu beginnen und dann zu einer Multi-GPU-Umgebung, wie ml.p3.8xlarge und ml.p3.16xlarge, überzugehen. Multi-GPUs teilen automatisch kleine Stapel Trainingsdaten unter einander auf. Wenn Sie von einer einzigen GPU auf mehrere GPUs umstellen, wird die mini_batch_size zu gleichen Teilen auf die Anzahl der verwendeten GPUs aufgeteilt. Als Ausgleich können Sie den Wert der mini_batch_size erhöhen.
CPU-Instances für den IP Insights-Algorithmus
Welchen Typ der CPU-Instance wir empfehlen, hängt vor allem vom verfügbaren Arbeitsspeicher der Instance und der Modellgröße ab. Die Modellgröße wird durch zwei Hyperparameter bestimmt: vector_dim und num_entity_vectors. Die maximale, unterstützte Modellgröße 8 GB. Die folgende Tabelle listet typische EC2-Instance-Typen auf, die Sie auf der Grundlage dieser Eingabeparameter für verschiedene Modellgrößen bereitstellen würden. In Tabelle 1 reicht der Wert für vector_dim in der ersten Spalte von 32 bis 2048 und die Werte für num_entity_vectors in der ersten Zeile reichen von 10 000 bis 50 000 000.
vector_dim \
num_entity_vectors. |
10.000 | 50 000 | 100 000 | 500,000 | 1 000 000 | 5,000,000 | 10,000,000 | 50,000,000 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
32 |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.xlarge |
ml.m5.2xlarge |
ml.m5.4xlarge |
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ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.2xlarge |
ml.m5.2xlarge |
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ml.m5.large |
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ml.m5.large |
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ml.m5.2xlarge |
ml.m5.4xlarge |
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ml.m5.large |
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ml.m5.large |
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ml.m5.4xlarge |
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ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.2xlarge |
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ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.xlarge |
ml.m5.4xlarge |
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ml.m5.large |
ml.m5.large |
ml.m5.xlarge |
ml.m5.xlarge |
Die Werte für die Hyperparameter mini_batch_size, num_ip_encoder_layers, random_negative_sampling_rate und shuffled_negative_sampling_rate wirken sich auch auf die Größe des erforderlichen Arbeitsspeichers aus. Wenn diese Werte groß sind, müssen Sie möglicherweise einen größeren Instance-Typ als normal verwenden.
Beispiel-Notebooks für IP Insights
Für ein Beispiel-Notizbuch, das zeigt, wie man das trainiert SageMaker IP Insights-Algorithmus und Rückschlüsse damit durchführen, sieheEine Einführung in die SageMakerIP Insights-Algorithmus
