使用 F5 分布式云 API 安全保护 Red Hat OpenShift AI 中的模型服务

企业正在迅速采用生成人工智能(AI) 和大型语言模型 (LLM)，寻求通过提高生产力、获得竞争优势来彻底改变其业务，并最终推动更快、更具战略性的创新。

然而，企业采用人工智能的新世界是复杂的，并且实现人工智能开发和模型部署并非易事，因为它需要一个强大、安全增强的平台，该平台经过优化，可以安全地提供企业级人工智能解决方案。

Red Hat 和 F5 有着悠久的技术合作历史，Red Hat OpenShift AI 和 F5 分布式云 API 安全现在将这种信任关系扩展到了 AI 领域。 集成 Red Hat OpenShift AI 与分布式云 API 安全可提供强大而安全的基础，以应对实施 AI 开发和提供全面 API 安全以保护 AI 模型和应用的挑战。 客户可以放心，Red Hat 和 F5 之间的联合解决方案可以缓解技术和组织复杂性，同时提高他们的安全态势，使他们能够自信地加速组织的 AI 创新。

Red Hat OpenShift AI 是领先的 AI应用开发平台，拥有构建、部署和管理 AI应用的工具，简化了整个 AI 生命周期。 它提供了一个具有经过验证的、操作一致的功能的容器化环境，使团队能够进行实验、提供模型并交付创新的应用程序。 开发团队可以通过选择工具对模型训练进行迭代，分发部署工作流程，并加快产品上市时间——所有这些都在共享的统一平台上完成。 Red Hat OpenShift AI 加速创新、促进治理并鼓励协作，这是提供企业级 AI 解决方案的关键因素。

虽然 Red Hat OpenShift AI 为开发和部署 AI 驱动的应用提供了一个强大的平台，但集成分布式云 API 安全可以将这些部署提升到新的保护和弹性水平。 分布式云 API 安全可针对各种特定于 API 的威胁提供全面防御，确保敏感数据和关键应用免受未授权访问和网络攻击。

API是现代应用的支柱，实现不同应用和系统之间的无缝连接和通信，对于AI应用至关重要。 AI 应用程序是最现代化的应用，在 AI 环境中，API 不仅仅是简单的连接器： API 支持并定义 AI 如何集成到多种数字环境中。

Red Hat 和 F5 共同提供了强大、统一的基础，以应对实施 AI 开发和为 AI 应用提供全面 API 安全性的挑战。

人工智能环境中的 API 是网络攻击的主要目标，使人工智能应用程序的构建和服务面临多重安全问题。 其中包括未授权访问和数据泄露，当外部请求试图从人工智能模型中提取专有知识或敏感数据时就会发生这种情况。 提示注入和恶意内容插入是其他恶意攻击，可以诱骗或操纵 LLM 产生有害或机密的输出。 自动化脚本在数字网络中无处不在，而机器人攻击（或者仅仅是极端的机器人活动）可能会增加平台成本，并通过压倒推理端点来降低模型性能。

其他安全问题包括敏感数据泄露或未能满足合规性要求，当人工智能输出包含个人信息或受监管数据时就会出现这种情况。 此外，由于现代人工智能模型和 API 的复杂性和动态性，越来越大且不断发展的威胁形势需要持续管理安全策略和自适应威胁检测。

将分布式云 API 安全性集成到 Red Hat OpenShift AI 平台中，可提供一个强化的安全框架，该框架可与 Red Hat OpenShift 的动态容器化环境无缝衔接，并在多种部署模型（无论是在本地、在云中还是在混合场景中）中提供一致的安全策略和实施。 这种统一的方法不仅简化了安全管理，而且还确保人工智能应用符合行业标准和法规。

与 Red Hat OpenShift AI 一起部署分布式云 API 安全可为组织带来多种好处，包括能够自信地大规模服务多个 LLM 和 AI 应用程序，以及处理各种用例和工作负载。 统一平台有助于保护安全公开推理端点的过程，有助于确保来自外部来源的请求得到验证和清理，并防止提示注入、未授权访问或过多的流量。

F5 和 Red Hat 解决方案还通过编辑敏感数据和记录审计和报告目的的请求来帮助维护合规性和隐私。 此外，它利用实时可观察性和敏捷策略管理不断适应不断变化的威胁，实现始终在线的安全性改进。