Ezt a bejegyzést Justin Miles-szel, Liv d'Alibertivel és Joe Kovbával közösen írták Leidosból.
Leidos a Fortune 500 tudományos és technológiai megoldások vezetője, aki a világ legkeményebb kihívásainak megoldásán dolgozik a védelmi, hírszerzési, belbiztonsági, polgári és egészségügyi piacokon. Ebben a bejegyzésben megvitatjuk, hogy Leidos hogyan dolgozott együtt az AWS-szel a magánélet védelmét megőrző nagy nyelvi modell (LLM) következtetésének kidolgozásában. AWS Nitro Enclaves.
Az LLM-eket úgy tervezték, hogy megértsék és létrehozzák az emberhez hasonló nyelvet, és számos iparágban használják, beleértve a kormányzatot, az egészségügyet, a pénzügyi és a szellemi tulajdont. Az LLM-ek széles körben alkalmazhatók, beleértve a chatbotokat, tartalomgenerálást, nyelvi fordítást, hangulatelemzést, kérdésmegválaszoló rendszereket, keresőmotorokat és kódgenerálást. Az LLM-alapú következtetések rendszerbe történő bevezetése magában hordozza a magánélet védelmét fenyegető veszélyeket is, beleértve a modellek kiszűrését, az adatvédelem megsértését és a nem szándékos LLM-alapú szolgáltatásmanipulációt. Technikai architektúrákat kell megvalósítani annak érdekében, hogy az LLM-ek ne tegyenek ki érzékeny információkat a következtetés során.
Ez a bejegyzés azt tárgyalja, hogy a Nitro Enclaves hogyan segíthet megvédeni az LLM-modell-telepítéseket, különösen azokat, amelyek személyazonosításra alkalmas információkat (PII) vagy védett egészségügyi információkat (PHI) használnak. Ez a bejegyzés csak oktatási célokat szolgál, és további vezérlők nélkül nem használható éles környezetben.
Az LLM-ek és a Nitro Enclaves áttekintése
Egy lehetséges felhasználási eset egy LLM-alapú érzékeny lekérdező chatbot, amelyet arra terveztek, hogy személyazonosításra alkalmas adatokat és PHI-ket tartalmazó kérdés- és válaszszolgáltatást hajtson végre. A legtöbb jelenlegi LLM chatbot-megoldás kifejezetten felhívja a felhasználók figyelmét arra, hogy biztonsági megfontolások miatt ne adjanak meg PII-t vagy PHI-t kérdések bevitelekor. Ezen aggodalmak enyhítése és az ügyfelek adatainak védelme érdekében a szolgáltatástulajdonosok elsősorban a felhasználói védelemre hagyatkoznak, például a következőkre:
- Szerkesztés – Az olyan érzékeny információk azonosításának és elfedésének folyamata, mint a dokumentumokban, szövegekben vagy a tartalom egyéb formáiban található személyes adatok. Ez megvalósítható bemeneti adatokkal, mielőtt elküldené őket egy modellnek vagy egy LLM-nek, amely képzett a válaszok automatikus szerkesztésére.
- Többfaktoros hitelesítés – Biztonsági folyamat, amely megköveteli a felhasználóktól, hogy több hitelesítési módszert adjanak meg személyazonosságuk ellenőrzéséhez, hogy hozzáférhessenek az LLM-hez.
- Transport Layer Security (TLS) – Biztonságos kommunikációt biztosító kriptográfiai protokoll, amely javítja az adatvédelmet a felhasználók és az LLM szolgáltatás között.
Bár ezek a gyakorlatok javítják a szolgáltatás biztonsági helyzetét, nem elegendőek minden érzékeny felhasználói információ és egyéb olyan érzékeny információ védelméhez, amelyek a felhasználó tudta nélkül is fennmaradhatnak.
Példahasználati esetünkben az LLM-szolgáltatás célja, hogy megválaszolja az alkalmazottak egészségügyi ellátásával kapcsolatos kérdéseket, vagy személyes nyugdíjazási tervet biztosítson. Elemezzük az alábbi mintaarchitektúrát, és azonosítsuk az adatvédelmi kockázati területeket.
A lehetséges kockázati területek a következők:
- A privilegizált felhasználók hozzáférhetnek a kiszolgálót tartalmazó példányhoz. A szolgáltatás nem szándékos vagy jogosulatlan módosítása érzékeny adatok nem kívánt módon történő nyilvánosságra kerülését eredményezheti.
- A felhasználóknak bízniuk kell abban, hogy a szolgáltatás nem tesz közzé vagy őriz meg bizalmas információkat az alkalmazásnaplókban.
- Az alkalmazáscsomagokban végrehajtott módosítások változásokat okozhatnak a szolgáltatásban, ami érzékeny adatok nyilvánosságra hozatalát eredményezheti.
- A példányhoz hozzáféréssel rendelkező kiemelt felhasználók korlátlan hozzáféréssel rendelkeznek a szolgáltatás által használt LLM-hez. A változtatások téves vagy pontatlan információkat küldhetnek vissza a felhasználóknak.
A Nitro Enclaves további szigetelést biztosít az Ön számára Amazon rugalmas számítási felhő (Amazon EC2) példány, amely megvédi a használt adatokat a jogosulatlan hozzáféréstől, beleértve az adminisztrátori szintű felhasználókat is. Az előző architektúrában előfordulhat, hogy egy nem szándékos módosítás eredményeként az érzékeny adatok továbbra is egyszerű szövegben maradnak, és véletlenül olyan felhasználó számára is megjelennek, akinek esetleg nem kell hozzáférnie az adatokhoz. A Nitro Enclaves segítségével izolált környezetet hoz létre az EC2-példányból, amely lehetővé teszi a CPU és a memória erőforrások hozzárendelését az enklávéhoz. Ez az enklávé egy erősen korlátozó virtuális gép. Ha olyan kódot futtat, amely érzékeny adatokat kezel az enklávéban, a szülői folyamatok egyike sem lesz képes megtekinteni az enklávé adatait.
A Nitro Enclaves a következő előnyöket kínálja:
- Memória és CPU leválasztás – A Nitro Hypervisorra támaszkodik, hogy elkülönítse az enklávé CPU-ját és memóriáját a felhasználóktól, alkalmazásoktól és könyvtáraktól a szülőpéldányon. Ez a funkció segít elkülöníteni az enklávé és a szoftvert, és jelentősen csökkenti a felületet a nem kívánt események miatt.
- Külön virtuális gép – Az enklávék különálló virtuális gépek, amelyek egy EC2-példányhoz kapcsolódnak a rendkívül érzékeny adatok további védelmére és biztonságos feldolgozására.
- Nincs interaktív hozzáférés – Az enklávék csak biztonságos helyi socket-kapcsolatot biztosítanak a szülőpéldányukkal. Nincs állandó tárhelyük, interaktív hozzáférésük vagy külső hálózatuk.
- Kriptográfiai tanúsítvány – Nitro Enclaves ajánlatok kriptográfiai tanúsítvány, egy folyamat, amely egy enklávé azonosságának bizonyítására szolgál, és annak ellenőrzésére, hogy csak engedélyezett kód fut-e az enklávéban.
- AWS integráció – A Nitro Enclaves be van építve AWS kulcskezelési szolgáltatás (AWS KMS), amely lehetővé teszi az enklávéban lévő AWS KMS használatával titkosított fájlok visszafejtését. AWS tanúsítványkezelő Az (ACM for Nitro Enclaves) lehetővé teszi, hogy nyilvános és privát SSL/TLS-tanúsítványokat használjon webalkalmazásaival és EC2-példányokon futó szervereivel a Nitro Enclaves segítségével.
A Nitro Enclaves által biztosított szolgáltatásokat használhatja a PII- és PHI-adatokkal kapcsolatos kockázatok mérséklésére. Javasoljuk, hogy a Nitro Enclaves-t vegyék be az LLM-szolgáltatásba, amikor érzékeny felhasználói adatokat kezelnek.
Megoldás áttekintése
Vizsgáljuk meg a példaszolgáltatás architektúráját, beleértve a Nitro Enclaves-t is. A Nitro Enclaves beépítésével, amint az a következő ábrán látható, az LLM biztonságosabb chatbottá válik a PHI vagy PII adatok kezelésére.
A felhasználói adatok, köztük a személyazonosításra alkalmas adatok, a személyazonossági adatok és a kérdések titkosítva maradnak a kérés-válasz folyamat során, ha az alkalmazást egy enklávéban tárolják. A következtetés során végrehajtott lépések a következők:
- A chatbot alkalmazás ideiglenes AWS hitelesítési adatokat generál, és felkéri a felhasználót, hogy írjon be egy kérdést. A kérdést, amely PII-t vagy PHI-t tartalmazhat, ezután az AWS KMS titkosítja. A titkosított felhasználói bevitelt a rendszer az ideiglenes hitelesítő adatokkal kombinálja a titkosított kérés létrehozásához.
- A titkosított adatokat a Flask által üzemeltetett HTTP-kiszolgálóra küldi el POST-kérésként. Az érzékeny adatok elfogadása előtt ezt a végpontot be kell állítani a HTTP-hez.
- Az ügyfélalkalmazás megkapja a POST kérést, és egy biztonságos helyi csatornán (például vsock) keresztül továbbítja azt a Nitro Enclaves-en belül futó szerveralkalmazásnak.
- A Nitro Enclaves szerveralkalmazás az ideiglenes hitelesítő adatokat használja a kérés visszafejtéséhez, lekérdezi az LLM-et, és létrehozza a választ. A modellspecifikus beállításokat az enklávékban tárolják, és kriptográfiai tanúsítvánnyal védik.
- A szerveralkalmazás ugyanazokat az ideiglenes hitelesítő adatokat használja a válasz titkosításához.
- A titkosított válasz visszakerül a chatbot alkalmazásba az ügyfélalkalmazáson keresztül a POST-kérés válaszaként.
- A chatbot alkalmazás dekódolja a választ a KMS-kulcsával, és megjeleníti a felhasználó számára az egyszerű szöveget.
Előfeltételek
Mielőtt elkezdené, a következő előfeltételekre van szüksége a megoldás üzembe helyezéséhez:
Konfiguráljon egy EC2 példányt
Az EC2 példány konfigurálásához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Indítson el egy r5.8xnagy EC2 példány a amzn2-ami-kernel-5.10-hvm-2.0.20230628.0-x86_64-gp2 AMI a Nitro Enclaves engedélyezésével.
- Telepítse a Nitro Enclaves CLI-t a Nitro Enclaves alkalmazások létrehozásához és futtatásához:
sudo amazon-linux-extras install aws-nitro-enclaves-cli -y
sudo yum install aws-nitro-enclaves-cli-devel -y
- Ellenőrizze a Nitro Enclaves CLI telepítését:
nitro-cli –version
- A bejegyzésben használt verzió az 1.2.2
- Telepítse a Git és a Dockert, hogy Docker-képeket készítsen, és töltse le az alkalmazást a GitHubról. Adja hozzá a példány felhasználóját a Docker csoporthoz ( az Ön IAM-példány felhasználója):
sudo yum install git -y
sudo usermod -aG ne <USER>
sudo usermod -aG docker <USER>
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
- Indítsa el és engedélyezze a Nitro Enclaves allokátor és vsock proxy szolgáltatásokat:
sudo systemctl start nitro-enclaves-allocator.service && sudo systemctl enable nitro-enclaves-allocator.service
sudo systemctl start nitro-enclaves-vsock-proxy.service && sudo systemctl enable nitro-enclaves-vsock-proxy.service
A Nitro Enclaves egy vsock nevű helyi socket-kapcsolatot használ, hogy biztonságos csatornát hozzon létre a szülőpéldány és az enklávé között.
Az összes szolgáltatás elindítása és engedélyezése után indítsa újra a példányt, hogy ellenőrizze, hogy az összes felhasználói csoport és szolgáltatás megfelelően fut-e:
sudo shutdown -r now
Konfigurálja a Nitro Enclaves allokátor szolgáltatást
A Nitro Enclaves egy elszigetelt környezet, amely a példány CPU-jának és memóriájának egy részét jelöli ki az enklávé futtatására. A Nitro Enclaves allokátor szolgáltatással megadhatja, hogy hány CPU-t és mennyi memóriát vesz el a szülőpéldány az enklávé futtatásához.
Módosítsa az enklávé lefoglalt erőforrásait egy szövegszerkesztővel (megoldásunkhoz 8 CPU-t és 70,000 XNUMX MiB memóriát foglalunk le, hogy elegendő erőforrást biztosítsunk):
vi /etc/nitro_enclaves/allocatory.yaml
A projekt klónozása
Az EC2 példány konfigurálása után letöltheti a kódot az érzékeny chatbot futtatásához egy LLM-mel a Nitro Enclaves belsejében.
Frissítenie kell a server.py
fájlt a megfelelő KMS-kulcsazonosítóval, amelyet az elején létrehozott az LLM-válasz titkosításához.
- A GitHub projekt klónozása:
cd ~/ && git clone https://<THE_REPO.git>
- Keresse meg a projekt mappát a létrehozásához
enclave_base
Docker kép, amely tartalmazza a Nitro Enclaves szoftverfejlesztő készlet (SDK) a Nitro Hypervisor kriptográfiai tanúsító dokumentumaihoz (ez a lépés akár 15 percig is eltarthat):cd /nitro_llm/enclave_base
docker build ./ -t “enclave_base”
Mentse el az LLM-et az EC2 példányban
A nyílt forráskódú Bloom 560m LLM-et használjuk a természetes nyelvi feldolgozáshoz a válaszok generálásához. Ez a modell nem PII-re és PHI-re van finomhangolva, hanem bemutatja, hogyan élhet egy LLM egy enklávéban. A modellt a szülőpéldányra is el kell menteni, hogy a Dockerfile-on keresztül be lehessen másolni az enklávéba.
- Navigáljon a projekthez:
cd /nitro_llm
- Telepítse a szükséges követelményeket a modell helyi mentéséhez:
pip3 install requirements.txt
- Futtassa a
save_model.py
alkalmazást a modell mentéséhez/nitro_llm/enclave/bloom
Könyvtár:python3 save_model.py
Készítse el és futtassa a Nitro Enclaves képet
A Nitro Enclaves futtatásához létre kell hoznia egy enclave képfájlt (EIF) az alkalmazás Docker-képéből. Az enklávé könyvtárában található Dockerfile tartalmazza az enklávé belsejében futó fájlokat, kódot és LLM-et.
Az enklávé felépítése és működtetése több percet vesz igénybe.
- Navigáljon a projekt gyökeréhez:
cd /nitro_llm
- Építse fel az enklávé képfájlt a következőképpen
enclave.eif
:nitro-cli build-enclave --docker-uri enclave:latest --output-file enclave.eif
Az enklávé felépítésekor egyedi hash-ek és platformkonfigurációs regiszterek (PCR-ek) jönnek létre. A PCR-ek összefüggő mérések a hardver és az alkalmazás azonosságának bizonyítására. Ezekre a PCR-ekre lesz szükség a kriptográfiai tanúsításhoz, és a KMS-kulcsházirend-frissítési lépés során használják őket.
- Futtassa az enklávét a forrásokkal
allocator.service
(hozzáadva a--attach-console
A végén található argumentum hibakeresési módban futtatja az enklávé-t):nitro-cli run-enclave --cpu-count 8 --memory 70000 --enclave-cid 16 --eif-path enclave.eif
Az EIF-fájl méretének legalább négyszeresét kell lefoglalnia. Ez módosítható a allocator.service
az előző lépésekből.
- Ellenőrizze, hogy az enklávé fut-e a következő paranccsal:
nitro-cli describe-enclaves
Frissítse a KMS-kulcs házirendjét
Hajtsa végre a következő lépéseket a KMS-kulcs-házirend frissítéséhez:
- Az AWS KMS konzolon válassza a lehetőséget Ügyfél által kezelt kulcsok a navigációs ablaktáblában.
- Keresse meg a kulcsot, amelyet előfeltételként generált.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a szerkesztése a kulcsfontosságú politikáról.
- Frissítse a kulcsfontosságú szabályzatot a következő információkkal:
- Az Ön fiókazonosítója
- Az Ön IAM-felhasználóneve
- A frissített Cloud9-környezetpéldány szerepkör
- Hozzászólások
kms:Encrypt
és akms:Decrypt
- Rögzítse a PCR-eket (például PCR0, PCR1, PCR2) a kulcsfontosságú szabályzatához egy feltétel nyilatkozattal
Tekintse meg a következő kulcsfontosságú szabályzatkódot:
Mentse el a chatbot alkalmazást
Az AWS-fiókon kívül élő érzékeny lekérdező chatbot-alkalmazás utánzásához el kell mentenie a chatbot.py
alkalmazást, és futtassa a Cloud9 környezetben. A Cloud9-környezet a példány szerepkörét fogja használni az ideiglenes hitelesítő adatokhoz, hogy leválasztsa az engedélyeket az enklávét futtató EC2-től. Hajtsa végre a következő lépéseket:
- A Cloud9 konzolon nyissa meg a létrehozott környezetet.
- Másolja a következő kódot egy új fájlba, mint pl
chatbot.py
a főkönyvtárba. - Telepítse a szükséges modulokat:
pip install boto3
Pip install requests
- Az Amazon EC2 konzolon jegyezze fel a Nitro Enclaves példányhoz tartozó IP-címet.
- Frissítse az URL-változót
http://<ec2instanceIP>:5001
.
- Futtassa a chatbot alkalmazást:
-
python3 chat.py
Amikor fut, a terminál kéri a felhasználói bevitelt, és követi a korábbi építészeti diagramot, hogy biztonságos választ generáljon.
Futtassa a privát kérdés és válasz chatbotot
Most, hogy a Nitro Enclaves működik és fut az EC2 példányon, biztonságosabban tehet fel PHI és PII kérdéseket chatbotjával. Nézzünk egy példát.
A Cloud9 környezetben kérdést teszünk fel chatbotunknak, és megadjuk a felhasználónevünket.
Az AWS KMS titkosítja a kérdést, amely úgy néz ki, mint a következő képernyőkép.
Ezután elküldik az enklávéba, és megkérdezik a védett LLM-től. Az LLM kérdése és válasza az alábbi képernyőképen fog kinézni (az eredmény és a titkosított válasz csak hibakeresési módban látható az enklávéban).
Az eredményt ezután az AWS KMS segítségével titkosítják, és visszaküldik a Cloud9 környezetbe, hogy visszafejtsék.
Tisztítsuk meg
Az erőforrások tisztításához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Állítsa le az EC2 példányt, amelyet az enklávé elhelyezésére hoztak létre.
- Törölje a Cloud9 környezetet.
- Törölje a KMS kulcsot.
- Távolítsa el az EC2 példány szerepkörét és az IAM felhasználói engedélyeket.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben bemutattuk, hogyan használhatók a Nitro Enclaves LLM-kérdések és válaszadások, amelyek biztonságosabban küldik és fogadják a személyazonosításra alkalmas adatokat és a személyazonossági adatokat. Ezt az Amazon EC2-n telepítették, és az enklávékat integrálták az AWS KMS-szel, amely korlátozza a hozzáférést a KMS-kulcshoz, így csak a Nitro Enclaves és a végfelhasználó használhatja a kulcsot és dekódolja a kérdést.
Ha ezt az architektúrát nagyobb munkaterhelések támogatására tervezi méretezni, győződjön meg arról, hogy a modellkiválasztási folyamat megfelel a modellkövetelményeknek az EC2 erőforrásokkal. Ezenkívül figyelembe kell vennie a kérés maximális méretét és azt, hogy ez milyen hatással lesz a HTTP-kiszolgálóra, valamint a modellre vonatkozó következtetési időre. Ezen paraméterek közül sok személyre szabható a modell és a HTTP-kiszolgáló beállításain keresztül.
A munkaterhelés konkrét beállításai és követelményei meghatározásának legjobb módja a finomhangolt LLM-mel végzett tesztelés. Bár ez a bejegyzés csak az érzékeny adatok természetes nyelvű feldolgozását tartalmazza, módosíthatja ezt az architektúrát, hogy támogassa a hangot, a számítógépes látást vagy a multimodalitást támogató alternatív LLM-eket. Az itt kiemelt biztonsági elvek bármilyen formátumú adatokra alkalmazhatók. A bejegyzés elkészítéséhez felhasznált források a következő oldalon érhetők el GitHub repo.
Oszd meg a megjegyzés rovatban, hogyan alkalmaznád ezt a megoldást a környezetedhez.
A szerzőkről
Justin Miles felhőmérnök a Leidos Digitális Modernizációs Szektorban a Technológiai Hivatal alatt. Szabadidejében szeret golfozni és utazni.
Liv d'Aliberti a Technológiai Hivatalhoz tartozó Leidos AI/ML Accelerator kutatója. Kutatásuk a magánéletet megőrző gépi tanulásra összpontosít.
Chris Renzo Sr. Solution Architect az AWS Defense and Aerospace szervezeten belül. A munkán kívül élvezi a meleg időjárás és az utazás egyensúlyát.
Joe Kovba a Leidos digitális modernizációs ágazatának alelnöke. Szabadidejében szívesen bíráskodik focimeccseken és softballal játszik.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/large-language-model-inference-over-confidential-data-using-aws-nitro-enclaves/
- :van
- :is
- :nem
- $ UP
- 000
- 1
- 15%
- 16
- 24
- 29
- 32
- 36
- 500
- 67
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- Képes
- gázpedál
- elfogadó
- hozzáférés
- megvalósítható
- Fiók
- ACM
- Akció
- alkalmazkodni
- hozzá
- hozzáadásával
- További
- Ezen kívül
- cím
- légtér
- ellen
- AI / ML
- Minden termék
- kioszt
- lehetővé
- megengedett
- lehetővé téve
- lehetővé teszi, hogy
- Is
- Bár
- amazon
- Amazon EC2
- Az Amazon Web Services
- an
- elemzés
- elemez
- és a
- válasz
- üzenetrögzítő
- bármilyen
- app
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmazott
- megközelítés
- megfelelő
- építészeti
- építészet
- architektúrák
- VANNAK
- TERÜLET
- területek
- érv
- AS
- kérdez
- kér
- segít
- társult
- At
- hang-
- Hitelesítés
- felhatalmazott
- automatikusan
- elérhető
- AWS
- vissza
- Egyenleg
- alapvető
- BE
- válik
- óta
- előtt
- Kezdet
- hogy
- haszon
- Előnyök
- BEST
- között
- Virágzik
- Bot
- széles
- épít
- épült
- de
- by
- hívott
- TUD
- végrehajtott
- visz
- eset
- Okoz
- igazolás
- tanúsítványok
- kihívások
- változik
- Változások
- csatorna
- csevegés
- chatbot
- chatbots
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- civil
- ragadozó ölyv
- cli
- vásárló
- felhő
- Cloud9
- kód
- gyűjt
- kombinált
- Hozzászólások
- közlés
- távközlés
- teljes
- Kiszámít
- számítógép
- Számítógépes látás
- aggodalmak
- feltétel
- bizalmas
- Configuration
- konfigurálva
- kapcsolat
- Connectivity
- Fontolja
- Konzol
- tartalmaz
- tartalmaz
- tartalom
- Tartalomgenerálás
- ellenőrzések
- helyesen
- tudott
- teremt
- készítette
- HITELEZÉS
- Hitelesítő adatok
- kriptográfiai
- Jelenlegi
- vevő
- ügyféladatok
- szabható
- dátum
- Adatvédelem
- visszafejtése
- Védelem
- mutatja
- telepíteni
- telepített
- bevetések
- leírni
- tervezett
- Határozzuk meg
- Fejleszt
- Fejlesztés
- diagram
- digitális
- könyvtár
- megvitatni
- tárgyalja
- kijelzők
- Dokkmunkás
- dokumentum
- dokumentumok
- ne
- letöltés
- két
- alatt
- Korábban
- szerkesztő
- nevelési
- hatás
- eif
- munkavállaló
- lehetővé
- engedélyezve
- beékel
- titkosítani
- titkosított
- végén
- Endpoint
- mérnök
- Motorok
- növelése
- Javítja
- elég
- Környezet
- környezetek
- események
- megvizsgálni
- példa
- Kivéve
- kiszűrés
- kifejezetten
- kitett
- Exponálás
- külső
- Sikertelen
- Funkció
- Jellemzők
- Ábra
- filé
- Fájlok
- utolsó
- pénzügyi
- koncentrál
- következik
- következő
- következik
- Futball
- A
- formátum
- formák
- Szerencse
- négy
- Ingyenes
- ból ből
- funkció
- további
- Nyereség
- Games
- generál
- generált
- generál
- generáció
- kap
- megy
- GitHub
- megy
- Kormány
- Csoport
- Csoportok
- Fogantyúk
- Kezelés
- hardver
- Legyen
- he
- Egészség
- egészségügyi információ
- egészségügyi
- segít
- segít
- itt
- Kiemelt
- nagyon
- övé
- haza
- Homeland Security
- vendéglátó
- házigazdája
- Ház
- házak
- Hogyan
- How To
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- ID
- azonosítható
- azonosítani
- azonosító
- Identitás
- if
- kép
- képek
- Hatás
- végre
- importál
- in
- pontatlan
- tartalmaz
- beleértve
- Beleértve
- amely magában foglalja
- hibás
- jelez
- iparágak
- tájékoztat
- információ
- bemenet
- bevitel
- belső
- telepíteni
- telepítés
- példa
- integrált
- integráció
- szellemi
- szellemi tulajdon
- Intelligencia
- interaktív
- bele
- bevezet
- bevezetéséről
- IP
- izolált
- szigetelés
- IT
- ITS
- JOE
- json
- Justin
- Kulcs
- tudás
- nyelv
- nagy
- nagyobb
- legutolsó
- réteg
- vezető
- tanulás
- legkevésbé
- könyvtárak
- mint
- LIV
- él
- életek
- LLM
- helyi
- helyileg
- található
- néz
- hasonló
- MEGJELENÉS
- gép
- gépi tanulás
- gép
- Fő
- csinál
- sikerült
- vezetés
- Manipuláció
- sok
- piacok
- gyufa
- maximális
- Lehet..
- mérés
- Memory design
- Metaadatok
- mód
- Perc
- Enyhít
- Mód
- modell
- módosított
- módosítása
- Modulok
- több
- a legtöbb
- sok
- többszörös
- kell
- név
- Természetes
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Navigáció
- ne
- elengedhetetlen
- Szükség
- igények
- hálózatba
- Új
- Nitro
- nem
- Egyik sem
- megjegyezni
- Most
- of
- Ajánlatok
- Office
- on
- csak
- nyitva
- nyílt forráskódú
- or
- érdekében
- szervezet
- Más
- mi
- ki
- kívül
- felett
- áttekintés
- tulajdonosok
- csomagok
- üvegtábla
- paraméterek
- engedélyek
- személyes
- Személyesen
- terv
- tervezés
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játék
- politika
- porció
- lehetséges
- állás
- potenciális
- gyakorlat
- megelőző
- előfeltétel
- előfeltételek
- elnök
- előző
- elsősorban
- Fő
- elvek
- magánélet
- Adatvédelmi fenyegetések
- magán
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termelés
- program
- ingatlan
- védelme
- védett
- protokoll
- Bizonyít
- ad
- feltéve,
- biztosít
- meghatalmazott
- nyilvános
- célokra
- lekérdezések
- kérdés
- kérdés
- Kérdések
- kap
- ajánl
- csökkenti
- vidék
- nyilvántartások
- támaszkodik
- támaszkodnak
- maradványok
- kérni
- kéri
- kötelező
- követelmények
- megköveteli,
- kutatás
- kutató
- fenntartott
- forrás
- Tudástár
- válasz
- válaszok
- korlátozó
- Korlátozó
- eredményez
- kapott
- megtartása
- nyugdíjazás
- visszatérés
- Revealed
- Kockázat
- kockázatok
- Szerep
- gyökér
- futás
- futás
- biztosíték
- megóvása
- azonos
- minta
- Megtakarítás
- mentett
- Skála
- Tudomány
- Tudomány és technológia
- sdk
- Keresés
- Keresők
- Rész
- szektor
- biztonság
- biztosított
- biztosan
- biztonság
- kiválasztás
- küld
- érzékeny
- küldött
- érzés
- Series of
- szerver
- Szerverek
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítások
- kellene
- bemutatásra
- mutatott
- üzemszünet
- jelentősen
- Méret
- So
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- különleges
- kifejezetten
- kezdet
- kezdődött
- nyilatkozat
- Lépés
- Lépései
- tárolás
- memorizált
- ilyen
- elegendő
- támogatás
- Támogató
- biztos
- felületi
- rendszer
- Systems
- Vesz
- meghozott
- Műszaki
- Technológia
- ideiglenes
- terminál
- Tesztelés
- szöveg
- hogy
- A
- azok
- akkor
- Ezek
- ők
- ezt
- azok
- fenyegetések
- Keresztül
- egész
- idő
- alkalommal
- nak nek
- jelképes
- kiképzett
- tranzit
- Fordítás
- Utazó
- Bízzon
- megpróbál
- jogtalan
- alatt
- megért
- egyedi
- korlátlan
- Frissítések
- frissítve
- URL
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- változó
- ellenőrzése
- változat
- keresztül
- vice
- Alelnök
- Megnézem
- jogsértések
- Tényleges
- virtuális gép
- látható
- látomás
- meleg
- volt
- Út..
- módon
- we
- időjárás
- háló
- webes alkalmazások
- webes szolgáltatások
- Mit
- amikor
- ami
- WHO
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozott
- dolgozó
- világ
- X
- te
- A te
- zephyrnet