команды платформенной инженерии. На уровне инфраструктуры рекомендуется использовать Confidential GKE Nodes, которые обеспечивают аппаратное шифрование памяти, включая ускорители NVIDIA H100 GPU и TPU. Для управления доступом предлагаются Workload Identity Federation и VPC Service Controls. Для учета ИИ-зависимостей введен open-source Kubernetes-контроллер k8s-aibom, автоматически генерирующий AI Bill of Materials. На уровне приложений Model Armor защищает от Prompt Injection и утечки данных, а GKE Sandbox на основе gVisor изолирует ИИ-агентов. Google описывает поэтапное внедрение: Deploy (базовый контроль), Operate (усиление защиты) и Govern (организационные политики). Другие облачные провайдеры также разрабатывают аналогичные инициативы: AWS предлагает AI Security Framework, а Microsoft использует Entra Agent ID и инструмент PyRIT для тестирования агентов. CNCF отмечает, что Kubernetes сам по себе не понимает семантику запросов, поэтому традиционных RBAC и сетевых политик недостаточно.