MLOps中的模型推理可验证性：基于Merkle Tree的预测结果完整性校验 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在MLOps中至关重要但经常被忽视的话题：模型推理的可验证性。具体来说，我们将深入研究如何利用Merkle Tree来确保模型预测结果的完整性，防止篡改，并提供可信的审计跟踪。 1. 问题背景：模型推理的完整性挑战 在生产环境中部署机器学习模型时，我们通常会关注模型的性能指标，例如准确率、召回率等。然而，模型预测结果的完整性同样重要。如果预测结果被恶意篡改或者由于系统错误导致数据损坏，可能会产生严重的后果，例如： 金融欺诈： 预测结果被篡改，导致错误的交易决策。 医疗诊断： 错误的诊断结果可能导致患者接受不必要的治疗。 安全监控： 未经授权的人员修改告警信息，导致安全漏洞无法及时发现。 传统的安全机制，例如访问控制和加密，可以防止未经授权的访问和数据泄露，但无法有效地检测到数据篡改。我们需要一种机制，能够验证模型预测结果在整个推理过程中是否保持完整。 2. Merkle Tree简介：完整性验证的基石 Merkle Tree，又称哈希树，是一种树形数据结构，用于高效地验证 …