Assurez une sécurité fiable des charges de travail IA dans Amazon EKS

Pour la majorité des organisations, Kubernetes reste la plateforme privilégiée pour déployer et gérer des workloads conteneurisés. Cependant, les workloads d’IA apportent une complexité supplémentaire par rapport aux microservices traditionnels, plus stables et prévisibles. Si vous ignorez ces difficultés, vous vous exposez à des dépassements de coûts, à une mauvaise utilisation des ressources et à des vulnérabilités de sécurité qui freinent l’IA, réduisent sa valeur et augmentent les risques. Pour protéger vos investissements, vous devez adopter une approche plus intelligente dans l’usage de Kubernetes pour l’IA.

L’IA diffère des charges de travail traditionnelles. Les sollicitations vont de simples requêtes textuelles à des analyses multimédias, faisant varier la demande sur les ressources GPU. Les contrôleurs d’entrée de conteneurs ne détectent pas bien la disponibilité des GPU, ce qui fait que la distribution par défaut en tour de rôle provoque la congestion de certains GPU tandis que d’autres restent sous-exploités.

L’IA repose aussi sur un réseau complexe de services distribués et d’API, plus difficile à gérer et avec une surface d’attaque plus vaste à protéger. Cette complexité fait de l’IA une cible de choix, les cybercriminels exploitant les modèles d’IA comme vecteurs d’attaque. Des techniques comme l’injection de commandes et la manipulation de modèles contournent les mécanismes de sécurité classiques pour extraire des données sensibles de l’IA. Les attaquants peuvent également noyer l’IA sous de fausses commandes pour réduire la réactivité du modèle et épuiser davantage vos ressources. La sécurité traditionnelle de Kubernetes ne suffit pas face à ces types d’attaques.

Pour bénéficier d’une IA dans Kubernetes à la fois dynamique, performante et sécurisée, vous devez disposer d’une gestion du trafic adaptée aux exigences spécifiques de l’IA, capable de répartir les charges de travail de manière optimale. Cela implique de prendre en compte la complexité des requêtes, la disponibilité des GPU, ainsi que la relation non linéaire entre les ressources et le débit de l’IA. Les contrôles de sécurité intégrés aux conteneurs s’avèrent essentiels pour protéger vos modèles d’IA et éviter qu’ils ne deviennent des vecteurs d’accès non autorisés ou des cibles d’attaques abusives.

Les solutions F5 renforcent vos déploiements Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) en comblant les faiblesses opérationnelles, de sécurité et de performance.

F5 NGINX Ingress Controller propose un équilibrage de charge et un contrôle d’entrée intelligents, avec une reconfiguration dynamique qui garantit la continuité même lors de pics d’activité ou de défaillances de pods. Vous profitez aussi d’outils qui facilitent les stratégies de déploiement bleu-vert et canari, ainsi que les tests A/B, pour des mises en production plus souples et des optimisations plus efficaces.

F5 NGINX App Protect fournit un pare-feu applicatif web léger (WAF), une protection contre les attaques par déni de service distribué (DDoS) au niveau de la couche 7, et une sécurité pour les API. Nous intégrons cette solution à F5 NGINX Plus avec NGINX Ingress Controller, offrant une montée en charge fluide dans vos clusters Kubernetes.

F5 AI Gateway vous offre une autre solution pour déployer efficacement les services d'IA dans Kubernetes au sein de votre environnement multicloud hybride. Vous profitez ainsi d'une gestion intelligente du trafic, incluant la mise en cache sémantique qui réutilise les réponses aux requêtes similaires pour réduire les traitements inutiles et économiser les jetons.

Des protections multi-couches contrent les menaces spécifiques à l’IA, traitant le Top 10 OWASP pour les LLM, tout en empêchant les fuites de données sensibles et les hallucinations dans les réponses sortantes. AI Gateway prend en charge les principales plateformes d’IA, telles qu’OpenAI, Anthropic et Ollama, ainsi que les modèles de langage basés sur HTTP, pour assurer une protection uniforme où que vous déployiez.

En adoptant les solutions F5 avec Amazon EKS, vous bénéficiez d’une gestion intelligente du trafic qui accélère les temps de réponse des modèles tout en assurant une protection contre les menaces spécifiques à l’IA. Voici une liste d’avantages supplémentaires :

• Répartition des charges de travail optimisée par l'IA. L'équilibrage de charge basé sur le temps minimal et les contrôles de santé actifs dirigent vos requêtes d'IA vers les services les plus réactifs.
• Observabilité complète. Les solutions F5 affichent les indicateurs clés comme le volume de requêtes, l’usage des jetons, la latence d’inférence et les performances des modèles pour soutenir vos actions d’optimisation.
• Protection du trafic. Nous limitons le débit pour éviter la surexploitation des ressources, isolons les pannes grâce à la coupure de circuit, et utilisons la mise en mémoire tampon des requêtes pour gérer les pics de trafic.
• Atténuation des menaces liées à l'IA. Nous intégrons des protections pour bloquer les attaques ciblant les modèles d'IA et protéger les données sensibles contre toute fuite.
• Gestion des identités et contrôle des accès. Nous garantissons l’accès aux points de terminaison IA uniquement aux utilisateurs et services autorisés grâce à la prise en charge des JSON Web Tokens, d’OpenID Connect et du contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC).

Pour l’IA, aucune optimisation ne doit être négligée. Les solutions F5 s’adaptent parfaitement à tous les environnements, qu’ils soient AWS, sur site ou en multicloud hybride, et relèvent les défis spécifiques de l’IA dans Kubernetes.

Assurez à votre IA un fonctionnement fluide et fiable, tout en renforçant sa protection contre les menaces actuelles et futures. Chaque avantage que vous obtenez vous rapproche d’un succès concret pour vos projets d’IA dans cet environnement compétitif et en constante évolution.

En savoir plus sur F5 sur Amazon Web Services (AWS).