人工知能の展開は、従来のセキュリティ対策を凌駕しており、堅牢なプラットフォームセキュリティの必要性が生じています。専有モデルの重みを保護し、プロンプトインジェクションのような新しい脅威から防御し、AI開発を妨げることなく規制遵守を確保することが重要な課題です。Google Kubernetes Engine (GKE) は、Google CloudサービスとGKE機能を統合したAIワークロードセキュリティのブループリントを通じてソリューションを提供します。このブループリントは、AIスタックの3つの重要なレイヤーにわたるセキュリティに対処します。インフラストラクチャレイヤーは、ハードウェアで証明された機密性を持つConfidential GKE Nodesと、Workload Identity FederationおよびVPC Service Controlsによるゼロトラストネットワーキングにより、セキュアなクラスターベースラインを確保します。モデルセキュリティは、k8s-aibomを使用してモデル、データセット、フレームワークの可視性を確保し、来歴と行動の整合性に焦点を当てます。アプリケーションセキュリティは、プロンプトと応答を脅威に対して検査するModel Armorを使用して推論パスを防御します。GKE Inference Gatewayによるセッション管理は、クォータを強制し、不正利用を検出します。エージェントの分離はGKE Sandboxを通じて実現され、コンテナのエスケープを防ぎ、予測不可能なエージェントの動作からノードを保護します。展開から運用、ガバナンスに至るまで、段階的なセキュリティアプローチが推奨されます。この包括的な戦略により、AI展開はデフォルトでセキュアかつスケーラブルになります。これらのベストプラクティスを採用することで、AI展開がセキュリティを侵害することを防ぎます。