入口控制器： Kubernetes 中 AI/ML 应用安全的试金石

在 Kubernetes 中运行人工智能(AI) 和机器学习 (ML) 工作负载的一个主要优势是通过 Ingress Controller 对所有传入请求拥有一个中央控制点。 它是一个多功能模块，可用作负载均衡器和 API 网关，为在 Kubernetes 环境中保护 AI/ML应用提供了坚实的基础。

作为一个统一的工具，Ingress Controller 是应用安全和性能措施、监控活动和强制合规的便捷接触点。 更具体地说，在 Kubernetes 环境中的 Ingress Controller 上保护 AI/ML应用提供了我们将在本博客中探讨的几个战略优势。

集中安全性和合规性控制

由于 Ingress Controller 充当 Kubernetes 集群的网关，它允许 MLOps 和平台工程团队实现一个集中点来实施安全策略。 这降低了基于每个 pod 或每个服务配置安全设置的复杂性。 通过在 Ingress 级别集中安全控制，您可以简化合规流程并使管理和监控合规状态变得更加容易。

整合身份验证和授权

Ingress Controller 也是实现和执行对所有 AI/ML应用的访问的身份验证和授权的逻辑位置。 通过添加强大的证书颁发机构管理，Ingress Controller 也是为 Kubernetes 构建零信任 (ZT) 架构的关键。 ZT 对于确保在高价值专有数据上运行的敏感 AI应用的持续安全性和合规性至关重要。

速率限制和访问控制

Ingress Controller 是实施速率限制的理想场所，保护您的应用免受滥用（例如 DDoS 攻击或过多的 API 调用），这对于面向公众的 AI/ML API 至关重要。 随着模型盗窃和数据泄露等新型人工智能威胁的出现，实施速率限制和访问控制对于防范暴力攻击变得更加重要。 它还有助于防止对手滥用业务逻辑或越狱护栏来提取数据和模型训练或权重信息。

Webapplication防火墙 (WAF) 集成

许多 Ingress Controller 支持与 WAF 集成，WAF 是保护暴露的应用和服务的必要条件。 WAF 提供了额外的安全层，可抵御常见的 Web 漏洞和攻击（例如 OWASP 10）。 更重要的是，经过适当调整后，WAF 可以防御针对 AI/ML应用的更有针对性的攻击。 对于延迟和性能至关重要的 AI/ML 应用，一个关键考虑因素是 WAF 引入的潜在开销。 此外，为了对 AI/ML 应用有效，WAF 必须紧密集成到 Ingress Controller 中，以用于监控和可观察性仪表板和警报结构。 如果 WAF 和 Ingress Controller 可以共享一个公共数据平面，那么这是理想的。

结论： 在规划 AI/ML 架构时尽早纳入入口控制器

由于 Ingress Controller 在针对 AI/ML 应用的 Kubernetes应用部署中占据着如此重要的地位，因此最好将其功能作为 AI/ML应用架构的一部分。 这可以减少功能重复，并可以更好地决定是否使用可随着您的 AI/ML应用需求而扩展和增长的入口控制器。 对于 MLOps 团队来说，Ingress Controller 成为许多关键平台和操作功能的中央控制点，其中安全性是首要任务之一。

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