Garantizar la IA a escala empresarial: El plan de Google Kubernetes Engine

La inteligencia artificial está pasando de prototipo a producción más rápido de lo que pueden adaptarse los paradigmas de seguridad tradicionales. Para los directores de seguridad de la información (CISOs) y los equipos de ingeniería de plataformas, el desafío es claro: debe proteger los pesos de modelos propietarios, defenderse de amenazas novedosas a nivel de aplicación como la inyección de indicaciones, y hacer cumplir estrictos requisitos reglamentarios, todo sin ralentizar a sus desarrolladores de IA. Para lograr todos estos objetivos de seguridad, necesita algo más que un lugar para ejecutar contenedores; necesita una plataforma que combine múltiples capas de seguridad de forma predeterminada. Hoy, compartimos nuestra hoja de ruta para las mejores prácticas de seguridad para cargas de trabajo de IA en Google Kubernetes Engine (GKE). Esta hoja de ruta consolida los controles en múltiples servicios de Google Cloud y funciones de GKE para ayudarle a crear una plataforma GKE segura por defecto que gestione la realidad de la IA a gran escala. El plan de seguridad para cargas de trabajo de IA para GKE identifica tres capas críticas de la pila de IA. Aquí tiene cómo Google Cloud y GKE abordan la seguridad en cada una de estas capas. Capa de infraestructura: Ejecución con autenticación de hardware. No puede haber una carga de trabajo de IA segura en un clúster inseguro. La capa de infraestructura es donde GKE proporciona una línea de base de seguridad que la mayoría de las empresas invierten años en construir de forma independiente. Aceleradores confidenciales: Las cargas de trabajo de inferencia intensivas gestionan sus datos más sensibles. Los nodos de GKE confidenciales extienden las capacidades de cifrado y autenticación de memoria a nivel de hardware a aceleradores de alto rendimiento, incluidos los GPU confidenciales (p. ej., NVIDIA H100) y las TPU. Esto protege su propiedad intelectual de las violaciones a nivel de hipervisor y de la manipulación de los operadores de la infraestructura, proporcionando confidencialidad basada en hardware. Redes y identidad sin confianza: GKE aplica el principio de privilegio mínimo de forma predeterminada. La federación de identidad de carga de trabajo para GKE garantiza que los pods de inferencia puedan obtener de forma segura los pesos del modelo de Cloud Storage sin claves de larga duración, mientras que los controles de servicio VPC crean un perímetro sólido alrededor de las cargas de trabajo reguladas para evitar la fuga de datos. Seguridad del modelo: Origen e integridad. Si está implementando sus propios modelos, ya sean afinados o de código abierto, usted es responsable de la seguridad y la integridad de los pesos. GKE se integra profundamente con las herramientas de la cadena de suministro de Google Cloud para garantizar que lo que entrena es exactamente lo que sirve. Los SBOM tradicionales no capturan los artefactos de IA. GKE utiliza k8s-aibom (AI Bill of Materials para Kubernetes) para generar inventarios completos de sus modelos, conjuntos de datos y marcos, y le proporciona una visibilidad mejorada de la cadena de suministro. Seguridad de la aplicación: Defender el camino de inferencia. La capa de aplicación es donde tiene acceso al contenido y donde emergen las amenazas específicas de la IA (como la inyección de indicaciones y las fugas de datos). Google Cloud proporciona servicios diseñados específicamente que se encuentran directamente en su camino de inferencia de GKE. Defensa de la capa de contenido: El “armadura” del modelo está entre su aplicación y el punto final de inferencia. Inspecciona cada solicitud y respuesta en busca de inyección de indicaciones, exposición de datos confidenciales (PII) y generación de contenido dañino. Gestión de sesiones: El Gateway de inferencia de GKE proporciona visibilidad y cumplimiento de cuotas a nivel de sesión. Le permite aplicar límites de velocidad por usuario y detectar patrones de abuso, como la manipulación de sesiones o el abuso de costos de inferencia. Aislamiento de agentes: Cuando su IA actúa como un agente, ejecutando código generado o interactuando con herramientas de terceros no verificadas, debe estar contenida. El Sandbox de GKE (gVisor) proporciona un límite de aislamiento seguro que previene las escapes de contenedor y protege al nodo subyacente del comportamiento impredecible del agente. Un enfoque por fases para la seguridad: La seguridad en GKE es progresiva. Recomendamos un enfoque por fases para la seguridad de sus implementaciones de IA: Fase 1 — Implementación (Su línea de base): Implemente las configuraciones fundamentales. Habilite la identidad de carga de trabajo, implemente el “armadura” del modelo delante de los puntos finales de inferencia y ejecute cargas de trabajo confidenciales en los nodos de GKE confidenciales. Fase 2 — Operación (Su endurecimiento): convierta su prototipo en un sistema de producción. Aplique políticas de imágenes firmadas con Binary Authorization, ajuste los perfiles de “armadura” del modelo y agregue registros de auditoría para la correlación SIEM de capa. Fase 3 — Gobernanza (Escala empresarial): Automatice el cumplimiento. Establezca guardias organizacionales con el Servicio de políticas de organización, aplique políticas de tiempo de admisión mediante webhooks de Kubernetes y automatice la respuesta a incidentes para detecciones de alta confianza. Nuestro plan de seguridad para cargas de trabajo de IA le proporciona los controles y las medidas de seguridad recomendados para cada una de estas fases. Además, la hoja de ruta incluye una orientación fundamental para observar su entorno con el tiempo. Próximos pasos: La carrera para implementar la IA no debe convertirse en una carrera hacia el final. Al construir sobre GKE e integrarse con Google Cloud, los equipos de plataforma heredan la línea de base de seguridad de Google, que se ha estado refinando durante más de una década, junto con defensas de IA diseñadas. Para profundizar en los modelos de amenazas específicos, los patrones de arquitectura y la evaluación de madurez completa, lea las mejores prácticas para la seguridad de cargas de trabajo de IA en GKE.