Google Cloud introduces new approach to protecting AI workloads on GKE

Google Cloudは、Google Kubernetes Engine（GKE）上で動作するAIワークロードを保護するためのアプローチをまとめた新しい文書を公開しました。Glen Messenger氏とShannon Kularathna氏が執筆したこの文書では、インフラストラクチャ保護、モデルの整合性、アプリケーションセキュリティの3層セキュリティモデルを提案しています。主な対象読者は最高情報セキュリティ責任者（CISO）とプラットフォームエンジニアリングチームです。インフラストラクチャ層では、NVIDIA H100 GPUやTPUアクセラレータを含むハードウェアメモリ暗号化を提供するConfidential GKE Nodesの使用を推奨しています。アクセス管理にはWorkload Identity FederationとVPC Service Controlsが提案されています。AI依存関係の追跡のために、オープンソースのKubernetesコントローラk8s-aibomが導入され、AI Bill of Materialsを自動生成します。アプリケーション層では、Model ArmorがPrompt Injectionやデータ漏洩を防ぎ、gVisorベースのGKE SandboxがAIエージェントを隔離します。Googleは、Deploy（基本的な制御）、Operate（保護の強化）、Govern（組織ポリシー）という段階的実装について説明しています。他のクラウドプロバイダも同様の取り組みを進めており、AWSはAI Security Frameworkを提供し、MicrosoftはEntra Agent IDとテストツールPyRITを使用しています。CNCFは、Kubernetes自体がリクエストのセマンティクスを理解しないため、従来のRBACやネットワークポリシーだけでは不十分だと指摘しています。