如何利用Google Cloud工具保护Vertex AI管道安全
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内容提要
AI模型在医疗和金融领域至关重要，使用Vertex AI时需加强安全防护。本文介绍如何利用Google Cloud工具（如IAM、DLP、VPC服务控制等）保护数据、模型和API，防止数据泄露和攻击，并通过分层防御策略确保机器学习工作负载的安全。
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关键要点
- AI模型在医疗、金融等领域至关重要，使用Vertex AI时需加强安全防护。
- 本文介绍如何利用Google Cloud工具保护数据、模型和API，防止数据泄露和攻击。
- AI管道是攻击者的目标，数据污染、模型盗窃和不安全的管道执行等威胁会影响系统和用户。
- 每个安全层必须单独加固并持续监控，以确保Vertex AI工作负载的安全。
- 使用IAM管理数据集和管道的访问权限，确保每个人或服务仅获得必要的访问权限。
- 使用DLP工具扫描训练数据，识别和移除敏感信息，防止泄露。
- 通过VPC服务控制将机器学习项目与公共互联网隔离，阻止未经授权的访问。
- 使用Artifact Registry安全存储模型，跟踪版本并管理访问，降低盗窃或篡改的风险。
- 使用工作负载身份加固Vertex AI管道，防止未授权操作和硬编码凭证。
- 保护推理端点，使用IAP和速率限制控制访问，减少攻击风险。
- 启用审计日志以跟踪AI资源上的所有操作，快速发现异常活动。
- 安全控制包括IAM、DLP、Artifact Registry等工具，确保访问管理、数据保护和网络隔离。
- 确保AI模型的安全不仅关乎基础设施，更关乎系统的信任。
- 在2026年，AI安全将成为云安全，需将模型视为重要资产，建立强大的防御措施。
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