人工智能的部署速度已超越传统安全措施，从而产生了对稳健平台安全的需求。保护专有模型权重、防御提示注入等新威胁，以及在不妨碍人工智能开发的前提下确保合规，是当前的关键挑战。Google Kubernetes Engine（GKE）通过人工智能工作负载安全蓝图提供解决方案，该蓝图整合了 Google Cloud 服务与 GKE 功能，覆盖人工智能堆栈的三个关键安全层级。基础设施层通过机密 GKE 节点（Confidential GKE Nodes）实现硬件认证机密性，并借助工作负载身份联邦（Workload Identity Federation）和 VPC 服务控制（VPC Service Controls）构建零信任网络（Zero-Trust Networking）的安全集群基线。模型安全聚焦于来源可信性与行为完整性，利用 k8s-aibom 实现对模型、数据集和框架的可见性。应用安全通过 Model Armor 防御推理路径，检查提示词与响应中的威胁。会话管理经由 GKE 推理网关（GKE Inference Gateway）实施配额限制并检测滥用行为。代理隔离通过 GKE Sandbox 实现，防止容器逃逸并保护节点免受不可预测的代理行为影响。建议采取从部署到运营与治理的分阶段安全方法。这一综合策略确保人工智能部署默认安全且可扩展。采纳这些最佳实践将防止人工智能部署损害安全性。