Autoriser uniquement des sources de données, des bibliothèques ou des composants de modèle pré-approuvés dans les processus d'IA afin de réduire les risques liés à des éléments non vérifiés ou malveillants.
Un contrôle de sécurité restrictif dans lequel seuls les artefacts explicitement autorisés — URI de jeux de données, packages Python, images de conteneur — sont permis dans les workflows d’entraînement et d’inférence. La gouvernance maintient un registre central de liste blanche avec des workflows d’approbation pour les ajouts et des revues périodiques afin de supprimer les entrées obsolètes, garantissant que tous les composants du pipeline respectent les normes organisationnelles de sécurité et de conformité.
Une entreprise de services financiers configure son environnement MLOps de sorte que seules les images Docker provenant du registre interne « approved-images » puissent exécuter des tâches d’entraînement. Toute tentative d’utilisation d’images non répertoriées est automatiquement bloquée, empêchant ainsi l’introduction de code non validé ou de vulnérabilités.
