Google Cloud、GKE上のAIワークロードを保護する新たなセキュリティ設計図を発表

Google Cloudは、Glen Messenger氏とShannon Kularathna氏による、Google Kubernetes Engine（GKE）上でAIワークロードを保護するためのセキュリティブループリントを公開しました。この文書は、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を対象としており、インフラストラクチャ、モデル整合性、アプリケーションセキュリティの3層からなるセキュリティアプローチを提案しています。インフラストラクチャ層では、NVIDIA H100 GPUとTPU（テンソルプロセッシングユニット）にハードウェアレベルのメモリ暗号化を拡張するConfidential GKEノードを推奨しています。モデルセキュリティについては、ブループリントはk8s-aibomを導入しています。これは、従来のSBOM（ソフトウェア部品表）を超えて、データセットや機械学習（ML）フレームワークなどのアセットに対応する、AI部品表を自動生成するオープンソースのKubernetesコントローラです。アプリケーション層では、Model Armorがプロンプトとレスポンスを検査してインジェクション攻撃、機密データ漏洩、有害なコンテンツを検出し、gVisorベースのGKE Sandboxは、生成されたコードを実行したり信頼できないツールを呼び出したりするAIエージェントを隔離します。Googleは段階的なデプロイメントを提案しています。フェーズ1「デプロイ」（基本的な制御）、フェーズ2「運用」（本番環境の強化）、フェーズ3「ガバナンス」（組織的なガードレールと自動化されたインシデント対応）です。記事では、AWSもAWS AI Security FrameworkとAI on EKSプロジェクトで同様のアプローチをとっており、MicrosoftはMicrosoft Entra Agent IDとPyRITレッドチーミングツールによるAIエージェントのアイデンティティに焦点を当てていることに言及しています。