머신러닝(ML)은 산업을 변혁시키며 금융 서비스, 의료, 자율 시스템, 전자 상거래와 같은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 그러나 조직이 ML 모델을 대규모로 운영화할 때 전통적인 소프트웨어 전달 방식인 CI/CD가 머신러닝 워크플로에 적용될 때 중요한 간극을 드러내고 있다. 기존의 소프트웨어 시스템과 달리 ML 파이프라인은 특별한 처리가 필요하다. MLSecOps는 머신러닝 보안 영역에서 CI/CD의 사례를 채택한 것으로, 보안 및 규정 준수 문제를 해결하기 위한 솔루션이다. MLSecOps는 ML 모델의 보안, 규정 준수, 데이터 프라이버시 등 다양한 측면을 다루며, 머신러닝 모델의 보안 측면을 강화하고 안정적인 ML 운영을 지원한다. 이를 위해 다양한 MLSecOps 도구들이 개발되어 있으며, 이를 통해 머신러닝 시스템의 보안 및 운영 효율성을 향상시킬 수 있다.

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