F5 AI ゲートウェイ: AI セキュリティと配信の固有の課題を解決する

過去 1 年間で、私たちは生成 AI について多くのことを学びました。特に、導入パターンのベスト プラクティスが具体化し、 AI ファクトリーが新しいデータ センターの構成要素となり、AI モデルとapplicationsの配信とセキュリティに関する懸念が表面化しました。 

AIapplicationsは「最新のapplications」であり、API に大きく依存していることは事実ですが、セキュリティ、監視、配信に関してAIapplicationsに特有の課題があることも事実です。 

大きな課題は、 AIapplicationsの非決定論的な性質によるものです。 つまり、インバウンド入力とアウトバウンド応答は大きく変化し、時間の経過とともに進化します。 AIapplicationsは、複数の場所にまたがる構造化ソースと非構造化ソースの両方からデータを取得することもできます。 実際、当社が市場を調査し、AI 向けのパブリック クラウド、オンプレミス、ハイブリッド展開プランが強力に混在していることがわかったのは驚くことではありませんでした。 

構造化されていない予測不可能な入力と出力の問題は、要求または応答に機密情報や不正確な情報が含まれているかどうかを判断するのが本質的に難しいことです。 API セキュリティと Webapplicationファイアウォールはまさにこの目的でよく使用されますが、これらは決定論的なコンテンツに対して動作します。 つまり、リクエストとレスポンスの形式と内容が理解されるため、悪意のあるコンテンツや機密性の高いコンテンツを検出しやすくなります。 AI では、API や Webapplicationsと同じ構造を活用しますが、コンテンツは非常に可変的であるため、リクエストや応答をスキャンまたはスクラブするポリシーを作成することが困難です。

この挑戦にはもう一つの挑戦が暗黙的に含まれています。 AI トラフィックは両方向で監視する必要があります。 ChatGPT、Azure、Google、Hugging Face など、かなりの割合の組織が AI をサービスとして活用することを計画していることを考えると、これは特に当てはまります。