Cloud Native Computing Foundation
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Kubernetes上零信任AI的蓝图
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
开源AI项目面临安全挑战，包括网络流量控制和敏感数据泄露。在Kubernetes环境中，开发者需遵循最佳实践，如使用网络策略和安全网关，以保护API密钥和数据安全。OpenTelemetry等可观察性工具可有效监控流量，提升安全性。
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关键要点
- 开源AI项目面临安全挑战，包括网络流量控制和敏感数据泄露。
- 开发者在Kubernetes环境中需遵循最佳实践，以保护API密钥和数据安全。
- AI系统的安全问题与传统IT安全问题相似，但风险更高。
- 默认情况下，Kubernetes集群中的所有Pod可以自由通信，增加了安全风险。
- 使用Kubernetes网络策略可以限制Pod之间的通信，增强安全性。
- 确保API密钥的安全配置，避免泄露给未授权用户。
- 通过网络地址转换（NAT）确保工作负载在云服务中的一致IP。
- Egress网关可用于控制出站流量，确保安全的外部通信。
- 可观察性工具如OpenTelemetry可以有效监控流量，提升安全性。
- 在Kubernetes中运行AI项目时，必须采取适当的安全措施以避免潜在的损失。
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