1在Kubernetes集群中部署AI模型时实施安全策略
- 1使用Project Aegis定义模型部署的安全策略,例如限制模型对敏感数据的访问权限
- 2将安全策略应用到目标Kubernetes命名空间
- 3部署AI模型并验证安全策略是否生效,例如检查Pod的SecurityContext
2监控AI模型推理请求的异常行为
- 1启用Project Aegis的审计日志功能,捕获所有模型推理请求
- 2配置异常检测规则,如请求频率突增或输入数据异常
- 3查看实时告警面板,快速响应潜在攻击或模型滥用
3管理AI模型的生命周期与版本合规
- 1通过Project Aegis注册模型版本,标注元数据如训练数据和准确性
- 2设置部署规则,要求只有经过安全扫描的模型版本才能上线
- 3当新版本违反合规策略时,自动触发回滚到上一稳定版本
