Această postare este scrisă împreună cu Justin Miles, Liv d'Aliberti și Joe Kovba de la Leidos.
Leidos este un lider de soluții științifice și tehnologice din Fortune 500, care lucrează pentru a aborda unele dintre cele mai dificile provocări ale lumii pe piețele de apărare, informații, securitate internă, civilă și asistență medicală. În această postare, discutăm despre modul în care Leidos a lucrat cu AWS pentru a dezvolta o abordare a inferenței modelului de limbă mare (LLM) care păstrează confidențialitatea folosind Enclave AWS Nitro.
LLM-urile sunt concepute pentru a înțelege și genera un limbaj asemănător omului și sunt utilizate în multe industrii, inclusiv în guvern, asistență medicală, financiară și proprietate intelectuală. LLM-urile au aplicabilitate largă, inclusiv chatbot, generarea de conținut, traducerea limbii, analiza sentimentelor, sistemele de răspuns la întrebări, motoarele de căutare și generarea de cod. Introducerea inferenței bazate pe LLM într-un sistem are, de asemenea, potențialul de a introduce amenințări la confidențialitate, inclusiv exfiltrarea modelelor, încălcări ale confidențialității datelor și manipularea neintenționată a serviciilor bazate pe LLM. Arhitecturile tehnice trebuie implementate pentru a se asigura că LLM-urile nu expun informații sensibile în timpul inferenței.
Această postare discută modul în care Nitro Enclaves poate ajuta la protejarea implementărilor de model LLM, în special a celor care utilizează informații de identificare personală (PII) sau informații de sănătate protejate (PHI). Această postare este doar în scopuri educaționale și nu trebuie utilizată în medii de producție fără controale suplimentare.
Prezentare generală a LLM-urilor și a nitro enclavelor
Un caz potențial de utilizare este un chatbot de interogări sensibile bazat pe LLM, conceput pentru a desfășura un serviciu de întrebări și răspunsuri care conține PII și PHI. Cele mai multe soluții actuale de chatbot LLM informează în mod explicit utilizatorii că nu ar trebui să includă PII sau PHI atunci când introduc întrebări din cauza problemelor de securitate. Pentru a atenua aceste preocupări și a proteja datele clienților, proprietarii de servicii se bazează în primul rând pe protecția utilizatorilor, cum ar fi următoarele:
- Redactare – Procesul de identificare și ascunderea informațiilor sensibile, cum ar fi PII, în documente, texte sau alte forme de conținut. Acest lucru poate fi realizat cu date de intrare înainte de a fi trimis la un model sau un LLM instruit să redacteze răspunsurile lor automat.
- Multi-factor de autentificare – Un proces de securitate care solicită utilizatorilor să furnizeze mai multe metode de autentificare pentru a-și verifica identitatea pentru a obține acces la LLM.
- Securitatea stratului de transport (TLS) – Un protocol criptografic care oferă o comunicare sigură care îmbunătățește confidențialitatea datelor în tranzit între utilizatori și serviciul LLM.
Deși aceste practici îmbunătățesc postura de securitate a serviciului, ele nu sunt suficiente pentru a proteja toate informațiile sensibile ale utilizatorului și alte informații sensibile care pot persista fără știrea utilizatorului.
În cazul nostru de utilizare exemplu, un serviciu LLM este conceput pentru a răspunde întrebărilor angajaților privind beneficiile de asistență medicală sau pentru a oferi un plan personal de pensionare. Să analizăm următorul exemplu de arhitectură și să identificăm zonele de risc pentru confidențialitatea datelor.
Zonele de risc potențial sunt următoarele:
- Utilizatorii privilegiați au acces la instanța care găzduiește serverul. Modificările neintenționate sau neautorizate ale serviciului pot duce la expunerea datelor sensibile în moduri neintenționate.
- Utilizatorii trebuie să aibă încredere că serviciul nu va expune sau nu va reține informații sensibile în jurnalele aplicației.
- Modificările aduse pachetelor de aplicații pot provoca modificări ale serviciului, ducând la expunerea datelor sensibile.
- Utilizatorii privilegiați cu acces la instanță au acces nerestricționat la LLM utilizat de serviciu. Modificările pot duce la returnarea utilizatorilor de informații incorecte sau inexacte.
Nitro Enclaves oferă o izolare suplimentară pentru dvs Cloud Elastic de calcul Amazon (Amazon EC2), protejând datele utilizate împotriva accesului neautorizat, inclusiv utilizatorilor la nivel de administrator. În arhitectura anterioară, este posibil ca o modificare neintenționată să ducă la ca datele sensibile să rămână în text simplu și să fie dezvăluite accidental unui utilizator care nu trebuie să acceseze acele date. Cu Nitro Enclaves, creați un mediu izolat din instanța dumneavoastră EC2, permițându-vă să alocați CPU și resurse de memorie în enclavă. Această enclavă este o mașină virtuală extrem de restrictivă. Prin rularea codului care gestionează date sensibile în enclavă, niciunul dintre procesele părintelui nu va putea vizualiza datele enclavei.
Nitro Enclaves oferă următoarele beneficii:
- Izolarea memoriei și procesorului – Se bazează pe Nitro Hypervisor pentru a izola CPU și memoria enclavei de utilizatori, aplicații și biblioteci de pe instanța părinte. Această caracteristică ajută la izolarea enclavei și a software-ului dvs. și reduce semnificativ suprafața pentru evenimente neintenționate.
- Mașină virtuală separată – Enclavele sunt mașini virtuale separate atașate la o instanță EC2 pentru a proteja în continuare și a procesa în siguranță datele extrem de sensibile.
- Fără acces interactiv – Enclavele oferă doar conectivitate securizată la socket local cu instanța lor părinte. Nu au stocare persistentă, acces interactiv sau rețea externă.
- Atestare criptografică – Oferte Nitro Enclaves atestare criptografică, un proces folosit pentru a dovedi identitatea unei enclave și pentru a verifica dacă numai codul autorizat rulează în enclava dvs.
- Integrare AWS – Nitro Enclaves este integrat cu AWS Service Management Service (AWS KMS), permițându-vă să decriptați fișierele care au fost criptate folosind AWS KMS în interiorul enclavei. Manager certificat AWS (ACM) pentru Nitro Enclaves vă permite să utilizați certificate SSL/TLS publice și private cu aplicațiile și serverele dvs. web care rulează pe instanțe EC2 cu Nitro Enclaves.
Puteți utiliza aceste funcții oferite de Nitro Enclaves pentru a ajuta la atenuarea riscurilor asociate cu datele PII și PHI. Vă recomandăm să includeți Nitro Enclaves într-un serviciu LLM atunci când manipulați datele sensibile ale utilizatorilor.
Prezentare generală a soluțiilor
Să examinăm arhitectura serviciului exemplu, incluzând acum Nitro Enclaves. Prin încorporarea Nitro Enclaves, așa cum se arată în figura următoare, LLM devine un chatbot mai sigur pentru manipularea datelor PHI sau PII.
Datele utilizatorului, inclusiv PII, PHI și întrebări, rămân criptate pe tot parcursul procesului de solicitare-răspuns atunci când aplicația este găzduită într-o enclavă. Pașii desfășurați în timpul inferenței sunt următorii:
- Aplicația chatbot generează acreditări temporare AWS și îi cere utilizatorului să introducă o întrebare. Întrebarea, care poate conține PII sau PHI, este apoi criptată prin AWS KMS. Intrarea criptată a utilizatorului este combinată cu acreditările temporare pentru a crea cererea criptată.
- Datele criptate sunt trimise la un server HTTP găzduit de Flask ca cerere POST. Înainte de a accepta date sensibile, acest punct final trebuie configurat pentru HTTP-uri.
- Aplicația client primește cererea POST și o trimite printr-un canal local securizat (de exemplu, vsock) către aplicația de server care rulează în Nitro Enclaves.
- Aplicația server Nitro Enclaves folosește acreditările temporare pentru a decripta cererea, interogează LLM și generează răspunsul. Setările specifice modelului sunt stocate în enclave și sunt protejate cu atestare criptografică.
- Aplicația server folosește aceleași acreditări temporare pentru a cripta răspunsul.
- Răspunsul criptat este returnat înapoi în aplicația chatbot prin aplicația client ca răspuns de la solicitarea POST.
- Aplicația chatbot decriptează răspunsul folosind cheia KMS și afișează textul simplu utilizatorului.
Cerințe preliminare
Înainte de a începe, aveți nevoie de următoarele condiții preliminare pentru a implementa soluția:
Configurați o instanță EC2
Parcurgeți următorii pași pentru a configura o instanță EC2:
- Lansați un r5.8xlarg Instanță EC2 folosind amzn2-ami-kernel-5.10-hvm-2.0.20230628.0-x86_64-gp2 AMI cu Nitro Enclaves activate.
- Instalați Nitro Enclaves CLI pentru a construi și rula aplicații Nitro Enclaves:
sudo amazon-linux-extras install aws-nitro-enclaves-cli -y
sudo yum install aws-nitro-enclaves-cli-devel -y
- Verificați instalarea Nitro Enclaves CLI:
nitro-cli –version
- Versiunea folosită în această postare este 1.2.2
- Instalați Git și Docker pentru a crea imagini Docker și descărcați aplicația de pe GitHub. Adăugați utilizatorul instanței la grupul Docker ( este utilizatorul instanței dvs. IAM):
sudo yum install git -y
sudo usermod -aG ne <USER>
sudo usermod -aG docker <USER>
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
- Porniți și activați alocatorul Nitro Enclaves și serviciile proxy vsock:
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
Nitro Enclaves folosește o conexiune socket locală numită vsock pentru a crea un canal securizat între instanța părinte și enclavă.
După ce toate serviciile sunt pornite și activate, reporniți instanța pentru a verifica dacă toate grupurile de utilizatori și serviciile rulează corect:
sudo shutdown -r now
Configurați serviciul de alocare Nitro Enclaves
Nitro Enclaves este un mediu izolat care desemnează o porțiune a CPU și a memoriei instanței pentru a rula enclava. Cu serviciul de alocare Nitro Enclaves, puteți indica câte procesoare și câtă memorie va fi luată de la instanța părinte pentru a rula enclava.
Modificați resursele rezervate ale enclavei folosind un editor de text (pentru soluția noastră, alocam 8 CPU și 70,000 MiB de memorie pentru a oferi suficiente resurse):
vi /etc/nitro_enclaves/allocatory.yaml
Clonează proiectul
După ce configurați instanța EC2, puteți descărca codul pentru a rula chatbot-ul sensibil cu un LLM în Nitro Enclaves.
Trebuie să actualizați server.py
fișier cu ID-ul cheii KMS adecvat pe care l-ați creat la început pentru a cripta răspunsul LLM.
- Clonează proiectul GitHub:
cd ~/ && git clone https://<THE_REPO.git>
- Navigați la folderul de proiect pentru a construi
enclave_base
Imagine Docker care conține Kit de dezvoltare software Nitro Enclaves (SDK) pentru documentele de atestare criptografică de la Nitro Hypervisor (acest pas poate dura până la 15 minute):cd /nitro_llm/enclave_base
docker build ./ -t “enclave_base”
Salvați LLM în instanța EC2
Folosim Bloom 560m LLM cu sursă deschisă pentru procesarea limbajului natural pentru a genera răspunsuri. Acest model nu este ajustat la PII și PHI, dar demonstrează modul în care un LLM poate trăi în interiorul unei enclave. De asemenea, modelul trebuie să fie salvat pe instanța părinte, astfel încât să poată fi copiat în enclavă prin fișierul Docker.
- Navigați la proiect:
cd /nitro_llm
- Instalați cerințele necesare pentru a salva modelul la nivel local:
pip3 install requirements.txt
- Pornește
save_model.py
aplicație pentru a salva modelul în/nitro_llm/enclave/bloom
director:python3 save_model.py
Construiți și rulați imaginea Nitro Enclaves
Pentru a rula Nitro Enclaves, trebuie să creați un fișier imagine enclavă (EIF) dintr-o imagine Docker a aplicației dvs. Dockerfile situat în directorul enclavei conține fișierele, codul și LLM care vor rula în interiorul enclavei.
Construirea și funcționarea enclavei va dura mai multe minute.
- Navigați la rădăcina proiectului:
cd /nitro_llm
- Construiți fișierul imagine enclavă ca
enclave.eif
:nitro-cli build-enclave --docker-uri enclave:latest --output-file enclave.eif
Când enclava este construită, vor fi create o serie de hashuri unice și registre de configurare a platformei (PCR). PCR-urile sunt o măsurătoare învecinată pentru a dovedi identitatea hardware-ului și a aplicației. Aceste PCR-uri vor fi necesare pentru atestarea criptografică și vor fi utilizate în timpul etapei de actualizare a politicii cheii KMS.
- Rulați enclava cu resursele din
allocator.service
(adăugând--attach-console
argumentul de la sfârșit va rula enclava în modul de depanare):nitro-cli run-enclave --cpu-count 8 --memory 70000 --enclave-cid 16 --eif-path enclave.eif
Trebuie să alocați de cel puțin patru ori dimensiunea fișierului EIF. Acest lucru poate fi modificat în allocator.service
din pașii anteriori.
- Verificați că enclava rulează cu următoarea comandă:
nitro-cli describe-enclaves
Actualizați politica privind cheile KMS
Parcurgeți următorii pași pentru a vă actualiza politica privind cheile KMS:
- Pe consola AWS KMS, alegeți Chei gestionate de client în panoul de navigare.
- Căutați cheia pe care ați generat-o ca o condiție prealabilă.
- Alege Editati asupra politicii cheie.
- Actualizați politica de cheie cu următoarele informații:
- ID-ul contului dvs
- Numele dvs. de utilizator IAM
- Rolul de instanță de mediu Cloud9 actualizat
- Acţiuni
kms:Encrypt
șikms:Decrypt
- Încadrați PCR-urile (de exemplu, PCR0, PCR1, PCR2) la politica dvs. cheie cu o declarație de condiție
Consultați următorul cod de politică cheie:
Salvați aplicația chatbot
Pentru a imita o aplicație de chatbot de interogare sensibilă care se află în afara contului AWS, trebuie să salvați chatbot.py
aplicația și rulați-o în mediul Cloud9. Mediul dumneavoastră Cloud9 își va folosi rolul de instanță pentru acreditările temporare pentru a disocia permisiunile de la EC2 care rulează enclava. Parcurgeți următorii pași:
- Pe consola Cloud9, deschideți mediul pe care l-ați creat.
- Copiați următorul cod într-un fișier nou, cum ar fi
chatbot.py
în directorul principal. - Instalați modulele necesare:
pip install boto3
Pip install requests
- Pe consola Amazon EC2, notați IP-ul asociat instanței dvs. Nitro Enclaves.
- Actualizați variabila URL în
http://<ec2instanceIP>:5001
.
- Rulați aplicația chatbot:
-
python3 chat.py
Când rulează, terminalul va cere intrarea utilizatorului și va urma diagrama arhitecturală de mai devreme pentru a genera un răspuns sigur.
Rulați întrebarea privată și răspundeți la chatbot
Acum că Nitro Enclaves funcționează și funcționează pe instanța EC2, puteți adresa mai sigur întrebări despre PHI și PII chatbot-ului dvs. Să ne uităm la un exemplu.
În mediul Cloud9, punem o întrebare chatbot-ului nostru și furnizăm numele nostru de utilizator.
AWS KMS criptează întrebarea, care arată ca următoarea captură de ecran.
Acesta este apoi trimis în enclavă și solicitat LLM securizat. Întrebarea și răspunsul LLM vor arăta ca următoarea captură de ecran (rezultatul și răspunsul criptat sunt vizibile în interiorul enclavei numai în modul de depanare).
Rezultatul este apoi criptat folosind AWS KMS și returnat în mediul Cloud9 pentru a fi decriptat.
A curăța
Parcurgeți următorii pași pentru a vă curăța resursele:
- Opriți instanța EC2 creată pentru a vă găzdui enclava.
- Ștergeți mediul Cloud9.
- Ștergeți cheia KMS.
- Eliminați rolul instanței EC2 și permisiunile de utilizator IAM.
Concluzie
În această postare, am arătat cum să folosiți Nitro Enclaves pentru a implementa un serviciu de întrebări și răspunsuri LLM care trimite și primește mai sigur informații PII și PHI. Acesta a fost implementat pe Amazon EC2, iar enclavele sunt integrate cu AWS KMS care restricționează accesul la o cheie KMS, astfel încât numai Nitro Enclaves și utilizatorul final au voie să utilizeze cheia și să decripteze întrebarea.
Dacă intenționați să scalați această arhitectură pentru a suporta sarcini de lucru mai mari, asigurați-vă că procesul de selecție a modelului corespunde cerințelor modelului dvs. cu resursele EC2. În plus, trebuie să luați în considerare dimensiunea maximă a cererii și impactul acesta asupra serverului HTTP și timpul de inferență față de model. Mulți dintre acești parametri sunt personalizabili prin setările modelului și serverului HTTP.
Cel mai bun mod de a determina setările și cerințele specifice pentru volumul de lucru este prin testarea cu un LLM reglat. Deși această postare a inclus doar procesarea în limbaj natural a datelor sensibile, puteți modifica această arhitectură pentru a accepta LLM-uri alternative care acceptă audio, viziune pe computer sau modalități multiple. Aceleași principii de securitate evidențiate aici pot fi aplicate datelor în orice format. Resursele folosite pentru a construi această postare sunt disponibile pe GitHub repo.
Spuneți cum veți adapta această soluție pentru mediul dvs. în secțiunea de comentarii.
Despre Autori
Justin Miles este inginer cloud în Sectorul de Modernizare Digitală Leidos din cadrul Office of Technology. În timpul liber, îi place să joace golf și să călătorească.
Liv d'Aliberti este cercetător în cadrul Leidos AI/ML Accelerator din cadrul Office of Technology. Cercetarea lor se concentrează pe învățarea automată care păstrează confidențialitatea.
Chris Renzo este un arhitect senior de soluții în cadrul organizației AWS Defense and Aerospace. În afara serviciului, se bucură de un echilibru între vremea caldă și călătoriile.
Joe Kovba este Vicepreședinte în cadrul Sectorului Modernizare Digitală Leidos. În timpul liber, îi place să arbitreze jocuri de fotbal și să joace softball.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/large-language-model-inference-over-confidential-data-using-aws-nitro-enclaves/
- :are
- :este
- :nu
- $UP
- 000
- 1
- 15%
- 16
- 24
- 29
- 32
- 36
- 500
- 67
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- Capabil
- accelerator
- acceptare
- acces
- realizat
- Cont
- ACM
- Acțiune
- adapta
- adăuga
- adăugare
- Suplimentar
- În plus,
- adresa
- Industria aerospațială
- împotriva
- AI / ML
- TOATE
- aloca
- permite
- permis
- Permiterea
- permite
- de asemenea
- Cu toate ca
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- an
- analiză
- analiza
- și
- răspunde
- telefonic
- Orice
- aplicaţia
- aplicație
- aplicatii
- aplicat
- abordare
- adecvat
- arhitectural
- arhitectură
- arhitecturi
- SUNT
- ZONĂ
- domenii
- argument
- AS
- cere
- solicitând
- ajuta
- asociate
- At
- audio
- Autentificare
- autorizat
- în mod automat
- disponibil
- AWS
- înapoi
- Sold
- de bază
- BE
- devine
- fost
- înainte
- Început
- fiind
- beneficia
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- între
- Floare
- Bot
- larg
- construi
- construit
- dar
- by
- denumit
- CAN
- transportate
- transporta
- caz
- Provoca
- certificat
- Certificatele
- provocări
- Schimbare
- Modificări
- Canal
- Chat
- chatbot
- chatbots
- Alege
- civil
- curat
- cli
- client
- Cloud
- Cloud9
- cod
- colecta
- combinate
- comentarii
- Comunicare
- Comunicații
- Completă
- Calcula
- calculator
- Computer Vision
- preocupările
- condiție
- confidențial
- Configuraţie
- configurat
- conexiune
- Suport conectare
- Lua în considerare
- Consoleze
- conţine
- conține
- conţinut
- Generare de conținut
- controale
- corect
- ar putea
- crea
- a creat
- CREDENTIALĂ
- scrisori de acreditare
- criptografic
- Curent
- client
- datele despre consumator
- personalizabil
- de date
- confidențialitatea datelor
- decriptaţi
- Apărare
- demonstrează
- implementa
- dislocate
- implementări
- descrie
- proiectat
- Determina
- dezvolta
- Dezvoltare
- diagramă
- digital
- director
- discuta
- discută
- afișează
- Docher
- document
- documente
- Dont
- Descarca
- două
- în timpul
- Mai devreme
- editor
- de învăţământ
- efect
- EIF
- Angajat
- permite
- activat
- enclavă
- criptați
- criptate
- capăt
- Punct final
- inginer
- Motoare
- spori
- Îmbunătăţeşte
- suficient de
- Mediu inconjurator
- medii
- evenimente
- examina
- exemplu
- Cu excepția
- exfiltrațiile
- explicit
- expus
- Expunere
- extern
- A eșuat
- Caracteristică
- DESCRIERE
- Figura
- Fișier
- Fişiere
- final
- financiar
- se concentrează
- urma
- următor
- urmează
- Fotbal
- Pentru
- format
- formulare
- Avere
- patru
- Gratuit
- din
- funcţie
- mai mult
- Câştig
- Jocuri
- genera
- generată
- generează
- generaţie
- obține
- merge
- GitHub
- merge
- Guvern
- grup
- Grupului
- Mânere
- Manipularea
- Piese metalice
- Avea
- he
- Sănătate
- informație despre sănătate
- de asistență medicală
- ajutor
- ajută
- aici
- Evidențiat
- extrem de
- lui
- patrie
- Homeland Security
- gazdă
- găzduit
- casă
- case
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- ID
- identificabil
- identifica
- identificarea
- Identitate
- if
- imagine
- imagini
- Impactul
- implementat
- import
- in
- inexact
- include
- inclus
- Inclusiv
- care încorporează
- incorect
- indica
- industrii
- Informa
- informații
- intrare
- introducerea
- în interiorul
- instala
- instalare
- instanță
- integrate
- integrare
- intelectual
- de proprietate intelectuală
- Inteligență
- interactiv
- în
- introduce
- introducerea
- IP
- izolat
- izolare
- IT
- ESTE
- JOE
- JSON
- Justin
- Cheie
- cunoştinţe
- limbă
- mare
- mai mare
- Ultimele
- strat
- lider
- învăţare
- cel mai puțin
- biblioteci
- ca
- LIV
- trăi
- Locuiește
- LLM
- local
- la nivel local
- situat
- Uite
- arată ca
- Se pare
- maşină
- masina de învățare
- Masini
- Principal
- face
- gestionate
- administrare
- Manipulare
- multe
- pieţe
- meciuri
- maxim
- Mai..
- măsurare
- Memorie
- Metadata
- Metode
- minute
- diminua
- mod
- model
- modificată
- modifica
- Module
- mai mult
- cele mai multe
- mult
- multiplu
- trebuie sa
- nume
- Natural
- Procesarea limbajului natural
- Navigare
- ne
- necesar
- Nevoie
- nevoilor
- rețele
- Nou
- Nitro
- Nu.
- Nici unul
- nota
- acum
- of
- promoții
- Birou
- on
- afară
- deschide
- open-source
- or
- comandă
- organizație
- Altele
- al nostru
- afară
- exterior
- peste
- Prezentare generală
- Proprietarii
- ofertele
- pâine
- parametrii
- permisiuni
- personal
- Personal
- plan
- planificare
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- joc
- Politica
- porţiune
- posibil
- Post
- potenţial
- practicile
- precedent
- premisă
- premise
- preşedinte
- precedent
- în primul rând
- Principal
- Principiile
- intimitate
- Amenințări de confidențialitate
- privat
- proces
- procese
- prelucrare
- producere
- proiect
- proprietate
- proteja
- protejat
- protocol
- Dovedi
- furniza
- prevăzut
- furnizează
- împuternicit
- public
- scopuri
- interogări
- întrebare
- întrebare
- Întrebări
- primește
- recomanda
- reduce
- regiune
- registre
- se bazează
- se bazează
- rămășițe
- solicita
- cereri de
- necesar
- Cerinţe
- Necesită
- cercetare
- cercetător
- rezervat
- resursă
- Resurse
- răspuns
- răspunsuri
- restricționarea
- restrictiv
- rezultat
- rezultând
- reține
- pensionare
- reveni
- Dezvăluit
- Risc
- Riscurile
- Rol
- rădăcină
- Alerga
- funcţionare
- salvgarda
- salvgardare
- acelaşi
- probă
- Economisiți
- salvate
- Scară
- Ştiinţă
- Ştiinţă şi Tehnologie
- sdk
- Caută
- Motoare de cautare
- Secțiune
- sector
- sigur
- securizat
- în siguranță,
- securitate
- selecţie
- trimite
- sensibil
- trimis
- sentiment
- serie
- serverul
- Servere
- serviciu
- Servicii
- set
- setări
- să
- a prezentat
- indicat
- închidere
- semnificativ
- Mărimea
- So
- Software
- de dezvoltare de software
- soluţie
- soluţii
- unele
- specific
- specific
- Începe
- început
- Declarație
- Pas
- paşi
- depozitare
- stocate
- astfel de
- suficient
- a sustine
- De sprijin
- sigur
- Suprafață
- sistem
- sisteme
- Lua
- luate
- Tehnic
- Tehnologia
- temporar
- Terminal
- Testarea
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- acea
- lor
- apoi
- Acestea
- ei
- acest
- aceste
- amenințări
- Prin
- de-a lungul
- timp
- ori
- la
- semn
- dresat
- tranzit
- Traducere
- Traveling
- Încredere
- încerca
- neautorizat
- în
- înţelege
- unic
- nelimitat
- Actualizează
- actualizat
- URL-ul
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizatorii
- utilizări
- folosind
- variabil
- verifica
- versiune
- de
- viciu
- Vicepreședinte
- Vizualizare
- încălcări
- Virtual
- mașină virtuală
- vizibil
- viziune
- cald
- a fost
- Cale..
- modalități de
- we
- Vreme
- web
- aplicații web
- servicii web
- Ce
- cand
- care
- OMS
- voi
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- a lucrat
- de lucru
- lume
- X
- Tu
- Ta
- zephyrnet