NVIDIA setzt ein klares Zeichen dafür, wohin sich KI in Unternehmen entwickelt. Agentenbasierte KI stellt Anforderungen an die Infrastruktur, die über reine Rechenleistung hinausgehen. Da autonome Agenten kontinuierlich schlussfolgern, Informationen abrufen und handeln, werden Daten zum Treibstoff, Speicher zu einer zentralen Ressource und Datenschutz sowie Observability zu grundlegenden Prozessen in der KI-Fabrik. Dieser Wandel verändert das Sicherheits- und Resilienzmodell.
Mit der Ankündigung neuer und erweiterter NVIDIA DOCA-Sicherheitsfunktionen für NVIDIA Vera BlueField-4 STX definiert NVIDIA eine neue Klasse von KI-Speichern mit integrierter Sicherheit, indem der Echtzeitschutz für Daten, Agenten und Kontextspeicher direkt im Silizium verankert wird. Das Ergebnis ist eindeutig: ein Wandel von reaktiven Sicherheitskontrollen hin zu einer proaktiven, richtliniengesteuerten Durchsetzung, die mit der Geschwindigkeit von KI-Agenten Schritt halten kann.
“Die Kombination aus der Laufzeittransparenz von DOCA Argus und einem Traffic- und Sicherheitsgateway der Enterprise-Klasse wie F5 ermöglicht es Unternehmen, Bedrohungen früher zu erkennen, schneller einzudämmen und KI-Dienste auch unter hoher Belastung aufrechtzuerhalten.”
Am wichtigsten ist, welches Signal dies an die Branche sendet. Wenn die Infrastrukturplattform Sicherheit in die Vertrauensdomäne integriert, verlagert sich die Diskussion von „Können wir genügend Tools nachträglich hinzufügen?“ hin zu „Können wir Richtlinien für jede Ressource in der Infrastruktur durchsetzen und gleichzeitig die Geschwindigkeit der KI-Fabrik aufrechterhalten?“ Auf diesen Standard bewegen sich Unternehmen zu.
Das ist deshalb wichtig, weil es bei agentenbasierten Systemen im Bereich Sicherheit nicht mehr nur um den Schutz von Endpunkten geht. Vielmehr muss jede Interaktion zwischen Agenten und den Daten, auf die sie zugreifen oder die sie erzeugen, kontinuierlich, direkt im Datenfluss und in großem Maßstab kontrolliert werden. In einer KI-Fabrik sind die sensibelsten Vorgänge häufig nicht die Prompts, sondern die schnellen, zuverlässigen und kontrollierten Pfade für Abruf, Zugriff und Generierung proprietärer Datensätze und Modelle. Deshalb werden von Grund auf sichere Speicherlösungen, Datenschutz, Beobachtbarkeit und richtlinienbasierte Leitplanken zu grundlegenden Bausteinen.
Was NVIDIA ankündigt: ein einheitlicher DOCA-Sicherheits-Stack für die KI-Fabrik
Im Zentrum des NVIDIA-Ansatzes für eine von Grund auf sichere, KI-native Speicher- und Dateninfrastruktur steht der DOCA-Sicherheits-Stack, der einheitlich auf der gesamten Plattform bereitgestellt und in der BlueField-Vertrauensdomäne durchgesetzt wird. NVIDIA Vera BlueField-4 STX Security bietet drei sich ergänzende Schutzebenen:
- KI-nativer Datenschutz: NVIDIA DOCA Vault. DOCA Vault ist eine Zero-Trust-Zugriffsschicht für dateibasierte Speicher, die Richtlinien für Zugriffsanfragen durchsetzt und unbefugte Zugriffe in Echtzeit blockieren kann, selbst wenn das Host-Betriebssystem kompromittiert wurde.
- Schutz von KI-Inferenz: NVIDIA DOCA Flow plus NVIDIA DOCA Argus. DOCA Argus bietet Laufzeittransparenz für das Verhalten von Inferenz-Workloads und ermöglicht so die Erkennung von KI, das Expositionsmanagement und die Bedrohungserkennung in Echtzeit in mandantenfähigen KI-Umgebungen. DOCA Flow erweitert den Schutz durch die Durchsetzung von Netzwerkrichtlinien mit Leitungsgeschwindigkeit bei Geschwindigkeiten von bis zu 800 Gbit/s und ermöglicht eine sichere Isolierung zwischen Agenten, Mandanten und Inferenz-Pipelines, ohne die KI-Leistung zu beeinträchtigen. Durch den direkten Einsatz im KI-Datenpfad ermöglicht DOCA Flow eine Hochgeschwindigkeitsprüfung des Datenverkehrs, Segmentierung und sichere Kommunikation in verteilten Inferenzumgebungen.
- Schutz von KI-Agenten: DOCA Argus, integriert in Sicherheits-Gateways des Ökosystems. NVIDIA Vera BlueField-4 STX führt einen neuen Kontrollpunkt ein, mit dem sich überwachen und steuern lässt, wie KI-Agenten mit Daten und externen Systemen interagieren. Durch die Integration von DOCA Argus in KI-Sicherheits-Gateways für Unternehmen von Partnern des NVIDIA-Ökosystems, einschließlich Richtliniendurchsetzungsebenen, die Telemetriedaten in Echtzeit berücksichtigen, analysiert die Plattform kontinuierlich und direkt im Silizium das Verhalten von Agenten – darunter Integrität, Vorgänge, Datenzugriffe, Netzwerkaktivitäten, Interaktionen zwischen Agenten und Ausführungsmuster. Weicht das Verhalten von den Erwartungen ab, können sofortige Maßnahmen ausgelöst werden, etwa das Sperren des Netzwerkzugriffs zur Isolierung des Agenten, das Verhindern der Datenexfiltration und die Eindämmung des Risikos, bevor es sich ausbreitet.
In diese Richtung entwickelt sich die Branche. Sicherheit wird direkt in die Infrastrukturebene integriert und nicht erst nachträglich hinzugefügt.
Mit F5 und NVIDIA DOCA Argus Laufzeittelemetrie in konkrete Maßnahmen umsetzen
NVIDIA BlueField-4 stellt einen hardwareintegrierten Durchsetzungspunkt bereit, während DOCA Argus Laufzeittransparenz für KI-Workloads bietet. F5 BIG-IP Next for Kubernetes fungiert in dieser Architektur als telemetriebewusstes Enterprise-KI-Sicherheitsgateway in Echtzeit, das DOCA-Argus-Signale in Echtzeit aufnimmt und richtlinienbasierte Sicherheitsentscheidungen anwendet, um den Schutz von KI-Agenten zu stärken. F5 ergänzt diese Grundlage durch Ausfallsicherheit, Sicherheit und Beobachtbarkeit für KI-Datenpipelines und Speicherdienste. So können Unternehmen Laufzeitsignale mit dem aktuellen Datenverkehrskontext korrelieren und schneller reagieren, wenn das Verhalten vom Normalzustand abweicht.
BIG-IP Next for Kubernetes liefert außerdem den Kontext für den Nord-Süd-Datenverkehr, den die Infrastrukturtelemetrie allein nicht erfasst. In Kombination mit DOCA Argus beobachtet BIG-IP Next for Kubernetes das Laufzeitverhalten nicht nur, sondern setzt Laufzeittelemetrie in konkrete Schutzmaßnahmen um. Dabei werden Echtzeitsignale der Workloads mit dem Datenverkehrskontext verknüpft, um Sicherheitsentscheidungen zu treffen und Richtlinien direkt im Datenpfad durchzusetzen. So entstehen zwei sich ergänzende Perspektiven auf dasselbe Ereignis: was die API und die Mandanten am Zugangspunkt tun und was der Workload zur Laufzeit tut.
Dasselbe Modell lässt sich auf NVIDIA DOCA Vault und die Speichersicherheit ausweiten. BIG-IP Next for Kubernetes trägt dazu bei, eine Zero-Trust-Ebene für den Speicher- und Datenzugriff zu schaffen, indem es Zugriffspfade zu Datendiensten isoliert, schützt und kontrolliert. In Kombination mit DOCA Vault hilft BIG-IP Next for Kubernetes dabei, Richtlinien durchzusetzen, die Mandantenisolierung zu stärken und Speicherzugriffspfade in gemeinsam genutzten KI-Infrastrukturen zu schützen.
F5 verbessert außerdem die Resilienz und Sicherheit innerhalb der NVIDIA BlueField-4 STX-Sicherheitsarchitektur für agentische KI. Mit F5 BIG-IP können Kunden KI-Datenpipelines und Speicherdienste vor DDoS-Angriffen, Lastspitzen und ungewöhnlichen Lastzuständen schützen, sodass kritische Dienste auch unter hoher Belastung betriebsbereit bleiben. F5 kann zudem die Auslastung von GPUs und anderen KI-Ressourcen verbessern, indem KI-Datenverkehr intelligent gesteuert und die Dienstgüte für latenzempfindliche KI-Workloads unterstützt wird. Diese Korrelation macht den Unterschied zwischen „Irgendetwas scheint nicht zu stimmen“ und „Wir haben mit hoher Sicherheit eine Kompromittierung festgestellt“. Sie ermöglicht außerdem schnelle und gezielte Gegenmaßnahmen anstelle pauschaler Abschaltungen, die alle Mandanten beeinträchtigen.
Warum die Korrelation von Laufzeit- und Verkehrsdaten der nächste Kontrollpunkt für die Sicherheit ist
Eine der größten Herausforderungen bei produktiv eingesetzter KI besteht darin, zwischen legitimer Nutzung und einer beginnenden Kompromittierung zu unterscheiden. Viele Angriffe äußern sich nicht in Form massenhafter Anfragen. Sie wirken wie legitime, häufig authentifizierte Aufrufe eines öffentlichen Inferenz-Endpunkts und werden erst erkennbar, wenn das Verhalten am Zugangspunkt mit den Vorgängen innerhalb der Workload korreliert wird.
Genau hier spielt der kombinierte Ansatz von NVIDIA Vera BlueField-4 STX und F5 seine Stärken aus.
Nord-Süd-Signale wie das Verhalten von Endpunkten, Fehler- und Abbruchraten, Latenzverschiebungen und der Mandantenkontext zeigen Ihnen, was am Netzwerkrand geschieht. Laufzeittelemetriedaten von DOCA Argus, etwa zu Prozessaktivitäten, unerwarteten Shells oder Befehlen und neuen ausgehenden Verbindungen, zeigen Ihnen, was innerhalb des Inferenz-Stacks niemals geschehen sollte.
Wenn diese beiden Perspektiven im selben Zeitfenster übereinstimmen, lässt sich ein Verdachtsfall schnell als Angriff mit hoher Gewissheit einstufen, sodass Sie handeln können, bevor sich die Auswirkungen auf die gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur ausweiten.
Ein praktisches Beispiel: Erkennung eines legitim erscheinenden Inferenzangriffs
Stellen Sie sich einen öffentlichen KI-API-Endpunkt vor, bei dem der Datenverkehr authentifiziert ist und legitim erscheint. Das gesamte Anfragevolumen ist nicht besonders hoch, doch das Verhalten des Dienstes verändert sich. Die Antwortzeiten steigen sprunghaft von unter einer Sekunde auf mehrere Sekunden. Am selben Endpunkt nehmen die Fehler- und Abbruchraten zu. Die Anfragen häufen sich nahe den Obergrenzen der erwarteten Nutzlastgrößen.
Aus einer rein auf den Datenverkehr beschränkten Perspektive könnte dies wie ein störender Mandant oder eine Leistungsstörung wirken.
Betrachten Sie nun zusätzlich die BlueField-Vertrauensdomänenansicht mit DOCA Argus auf dem betreffenden GPU-Server, der diese Anfragen verarbeitet. Der Prozess zur Modellbereitstellung startet unerwartet eine interaktive Shell. Unmittelbar danach baut derselbe Prozess neue ausgehende HTTPS-Verbindungen zu externen Zielen auf. Diese Kombination deutet auf Command-and-Control-Aktivitäten oder auf die Vorbereitung und Exfiltration von Daten hin.
An diesem Punkt wird die Integration für den Betrieb entscheidend. BIG-IP Next for Kubernetes kann das beeinträchtigte API-Verhalten dem jeweiligen Mandanten- und Anfragekontext zuordnen, während DOCA Argus ein ungewöhnliches Laufzeitverhalten auf dem spezifischen Backend bestätigt, das diese Anfragen verarbeitet. Zusammen ergibt dies ein äußerst zuverlässiges Erkennungssignal, das eine schnelle, gezielte Eindämmung ermöglicht.
In der Praxis ermöglicht dies gezielte Gegenmaßnahmen. Anstatt das Problem als allgemeinen Vorfall zu behandeln, können Unternehmen den betroffenen Pfad isolieren und die allgemeine Dienstkontinuität für andere Mandanten und Endpunkte aufrechterhalten.
Der größere Wandel: konzipiert statt zusammengesetzt
Das KI-Fabrikmodell setzt einen neuen Maßstab voraus. Leistung, Kosten pro Token und Vertrauenswürdigkeit müssen gemeinsam konzipiert werden. NVIDIA Vera BlueField-4 STX und der NVIDIA DOCA-Sicherheitsstack sind ein bedeutender Schritt in diese Richtung, da sie die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien direkt im Silizium verankern und aus einer isolierten Vertrauensdomäne heraus arbeiten.
Da diese Architektur zum Maßstab dafür wird, wie Unternehmen KI-Fabriken aufbauen, gewinnen Integrationen innerhalb des Ökosystems an Bedeutung. Sicherheitssignale auf Infrastrukturebene sind nur so wertvoll wie die Kontrollen, die darauf reagieren können. Die Kombination aus der Laufzeittransparenz von DOCA Argus und einem unternehmenstauglichen Gateway für Datenverkehr und Sicherheit ermöglicht es Organisationen, Bedrohungen früher zu erkennen, schneller einzudämmen und KI-Dienste auch unter hoher Belastung aufrechtzuerhalten. Dieser Meilenstein ist Teil einer umfassenderen Entwicklung, die F5 und NVIDIA bereits gemeinsam vorantreiben. BIG-IP Next for Kubernetes ist bereits auf NVIDIA BlueField-DPUs und DOCA-beschleunigte KI-Infrastrukturen abgestimmt und bringt leistungsstarkes Datenverkehrsmanagement, Sicherheit und KI-spezifische Kontrollen in produktive KI-Umgebungen. Diese jüngste Zusammenarbeit baut auf diesem Fundament auf und erweitert es auf NVIDIA Vera BlueField-4 STX, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten, Inferenzprozesse und Agenten durch mehr Transparenz, Richtliniendurchsetzung und operative Kontrolle besser zu schützen.
KI-Fabriken benötigen nicht nur mehr GPUs. Sie brauchen eine von Grund auf sichere Infrastruktur, die mit KI-Agenten Schritt halten und dabei Unternehmensdaten schützen kann.
Weitere Informationen finden Sie unter: Technologieallianzen: F5 und NVIDIA
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