Le contrôleur d'entrée : Pierre de touche pour la sécurisation des applications IA/ML dans Kubernetes

L’un des principaux avantages de l’exécution de charges de travail d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) dans Kubernetes est de disposer d’un point de contrôle central pour toutes les demandes entrantes via le contrôleur d’entrée. Il s'agit d'un module polyvalent qui sert d'équilibreur de charge et de passerelle API, offrant une base solide pour sécuriser les applications AI/ML dans un environnement Kubernetes.

En tant qu'outil unifié, Ingress Controller est un point de contact pratique pour appliquer des mesures de sécurité et de performance, surveiller l'activité et exiger la conformité. Plus précisément, la sécurisation des applications AI/ML au niveau du contrôleur d’entrée dans un environnement Kubernetes offre plusieurs avantages stratégiques que nous explorons dans ce blog.

Contrôle centralisé de la sécurité et de la conformité

Étant donné qu’Ingress Controller agit comme une passerelle vers votre cluster Kubernetes, il permet aux équipes MLOps et d’ingénierie de la plateforme de mettre en œuvre un point centralisé pour appliquer les politiques de sécurité. Cela réduit la complexité de la configuration des paramètres de sécurité par pod ou par service. En centralisant les contrôles de sécurité au niveau Ingress, vous simplifiez le processus de conformité et facilitez la gestion et la surveillance de l'état de conformité.

Authentification et autorisation consolidées

Le contrôleur d’entrée est également l’emplacement logique pour mettre en œuvre et appliquer l’authentification et l’autorisation pour l’accès à toutes vos applications AI/ML. En ajoutant une gestion renforcée de l'autorité de certification, le contrôleur d'entrée est également le pivot de la création d'architectures Zero Trust (ZT) pour Kubernetes. ZT est essentiel pour garantir la sécurité et la conformité continues des applications d'IA sensibles exécutées sur des données propriétaires de grande valeur.

Limitation du débit et contrôle d'accès

Le contrôleur d'entrée est l'endroit idéal pour appliquer la limitation du débit, protégeant ainsi vos applications contre les abus, comme les attaques DDoS ou les appels d'API excessifs, ce qui est crucial pour les API AI/ML destinées au public. Avec l’essor de nouvelles menaces d’IA telles que le vol de modèles et la fuite de données, l’application de la limitation du débit et du contrôle d’accès devient plus importante pour se protéger contre les attaques par force brute. Cela permet également d'empêcher les adversaires d'abuser de la logique métier ou de jailbreaker les garde-fous pour extraire des données et des informations sur la formation du modèle ou le poids.

Intégration du pare-feu d'application Web (WAF)

De nombreux contrôleurs d'entrée prennent en charge l'intégration avec les WAF, qui constituent des enjeux de base pour la protection des applications et des services exposés. Les WAF fournissent une couche de sécurité supplémentaire contre les vulnérabilités et attaques Web courantes telles que l'OWASP 10. Plus important encore, lorsqu’ils sont correctement réglés, les WAF protègent contre des attaques plus ciblées visant les applications d’IA/ML. Une considération clé pour les applications d’IA/ML, où la latence et les performances sont cruciales, est la surcharge potentielle introduite par un WAF. De plus, pour être efficace pour les applications AI/ML, le WAF doit être étroitement intégré au contrôleur d'entrée pour les tableaux de bord de surveillance et d'observabilité et les structures d'alerte. Si le WAF et le contrôleur d’entrée peuvent partager un plan de données commun, c’est idéal.

Conclusion: Inclure le contrôleur d'entrée dès le début de la planification des architectures AI/ML

Étant donné que le contrôleur d’entrée occupe une place si importante dans le déploiement d’applications Kubernetes pour les applications AI/ML, il est préférable d’inclure ses fonctionnalités dans le cadre de l’architecture des applications AI/ML. Cela peut réduire la duplication des fonctionnalités et peut conduire à une meilleure décision sur un contrôleur d'entrée qui évoluera et grandira avec les besoins de votre application IA/ML. Pour les équipes MLOps, le contrôleur d'entrée devient un point de contrôle central pour bon nombre de leurs capacités critiques de plate-forme et d'opérations, la sécurité étant l'une des principales priorités.

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