Un model registry è un sistema gestito dal server per memorizzare, versionare, organizzare e governare i modelli di machine learning. Tiene traccia degli artefatti del modello, dei metadati, degli alias, delle approvazioni e delle versioni pronte per il deployment, così i team possono gestire i modelli come asset condivisi anziché come semplici file sparsi.
Nella cyber security, un registry è importante perché spesso si trova nel piano di controllo di una piattaforma AI e può gestire operazioni fidate lato server. Se le sue API recuperano risorse remote, convalidano posizioni di pacchetti o elaborano riferimenti a modelli senza controlli rigorosi, gli attaccanti possono trasformare quella logica in server-side request forgery, scansione interna o esposizione di dati. I difensori dovrebbero considerare gli input del registry non attendibili, applicare allowlist delle destinazioni, isolare l'accesso di rete e registrare richieste in uscita insolite. Un registry sicuro aiuta a governare i modelli; uno debole può diventare un punto di pivot verso servizi interni o endpoint di metadata cloud.