Развертывание искусственного интеллекта опережает традиционные меры безопасности, что создает потребность в надежной защите платформы. Ключевыми задачами являются защита проприетарных весов моделей, защита от новых угроз, таких как внедрение подсказок, и обеспечение соответствия нормативным требованиям без ущерба для разработки ИИ. Google Kubernetes Engine (GKE) предлагает решение в виде шаблона безопасности для рабочих нагрузок ИИ, объединяющего сервисы Google Cloud и функции GKE. Этот шаблон обеспечивает безопасность на трех критически важных уровнях стека ИИ. Уровень инфраструктуры обеспечивает безопасную базовую конфигурацию кластера с помощью Confidential GKE Nodes для конфиденциальности, подтвержденной аппаратным обеспечением, и Zero-Trust Networking с Workload Identity Federation и VPC Service Controls. Безопасность моделей сосредоточена на происхождении и поведенческой целостности, используя k8s-aibom для обеспечения видимости моделей, наборов данных и фреймворков. Безопасность приложений защищает путь вывода с помощью Model Armor для проверки подсказок и ответов на наличие угроз. Управление сеансами через GKE Inference Gateway обеспечивает соблюдение квот и обнаруживает злоупотребления. Изоляция агентов достигается с помощью GKE Sandbox, предотвращая побеги из контейнеров и защищая узлы от непредсказуемого поведения агентов. Рекомендуется поэтапный подход к безопасности, от развертывания до эксплуатации и управления. Эта комплексная стратегия обеспечивает безопасность развертываний ИИ по умолчанию и их масштабируемость. Применение этих лучших практик предотвратит компрометацию безопасности при развертывании ИИ.