Tus modelos de Red Hat OpenShift AI te están esperando. ¿Quién llama?

Ya has entrenado el modelo, lo has empaquetado en Red Hat OpenShift AI y está listo para funcionar. El siguiente paso es exponerlo a través de una API para que personas y aplicaciones puedan usarlo. En ese momento, tu modelo deja de ser un experimento interno y se convierte en un servicio de primera línea. Y como cualquier puerta de entrada, alguien va a llamar… a veces es el usuario correcto, a veces no.

Tu modelo ya no es solo un proyecto en un laboratorio: es un endpoint de producción. Y como cualquier endpoint, es un objetivo. ¿Cómo te aseguras de que solo las aplicaciones y los usuarios correctos interactúan con él? ¿Cómo proteges los datos confidenciales con los que podría ser entrenado o la lógica propietaria que contiene?

La nueva puerta de entrada es una API

Cada endpoint de la API es un objetivo. En el caso de los modelos de inteligencia artificial, la superficie de ataque es más grande que la de un simple servicio de aplicaciones. Más allá del simple tráfico de denegación de servicio, se puede engañar a los modelos para que filtren datos mediante la inyección de peticiones, o se pueden sondear hasta que aparezcan datos de entrenamiento confidenciales. Incluso cuando no hay filtraciones de datos, los atacantes pueden intentar apropiarse de ciclos de computación o extraer respuestas de forma masiva.

A medida que las implementaciones se extienden por nubes, centros de datos y sitios perimetrales, estos riesgos se multiplican. Cada vez es más difícil aplicar las políticas de seguridad, las versiones divergen y las comprobaciones de cumplimiento se convierten en un objetivo móvil. Sin una visibilidad uniforme, es fácil pasar por alto patrones de tráfico inusuales hasta que es demasiado tarde.

Cómo trabajan juntos Red Hat y F5

OpenShift AI te ofrece una plataforma de contenedores uniforme para crear, entrenar y servir modelos en todos los entornos. Estandariza la forma de empaquetar cargas de trabajo, gestionar ciclos de vida y escalar la infraestructura.

F5 ofrece su Application Delivery and Security Platform (ADSP), líder del sector, que proporciona soporte amplio para implementaciones de aplicaciones en entornos híbridos y multicloud. F5 Distributed Cloud Services es la capa escalable basada en Software-as-a-Service (SaaS) de la ADSP que se puede implementar para proteger los endpoints de la API de un amplio espectro de ataques a través de las siguientes capacidades:

• Detección de API y validación de esquemas: encuentra cada punto de conexión del modelo (incluso los olvidados), aplica contratos y bloquea llamadas mal formadas o maliciosas.
• Detección de amenazas y gestión del tráfico: detecta inyecciones, scraping o abusos en tiempo real, mientras equilibras el tráfico para mantener una baja latencia.
• Visibilidad centralizada: un panel de control para ver el uso, aplicar políticas y mantener el cumplimiento en implementaciones híbridas o multicloud.
• Automatización y consistencia de políticas: las reglas de seguridad siguen al modelo dondequiera que se ejecute, lo que reduce la sobrecarga manual y ayuda a los equipos a implementar nuevas versiones más rápido.

Juntos, Red Hat y F5 reducen el compromiso entre moverse rápido y asegurar las cosas.

Crea más rápido, mantente protegido

Los equipos de análisis de datos y aplicaciones no quieren que la seguridad se añada al final. Necesitan que esté integrado en pipeline para que puedan lanzar actualizaciones con confianza. OpenShift AI proporciona la base de MLOps. F5 ayuda a garantizar que las API en las que se basan esos modelos no sean un punto débil.

Eso significa que cuando tus modelos comiencen a hablar, puedes estar seguro de que solo están hablando con las personas correctas.

• Sherard Griffin analiza la manera en que Red Hat logra que la inteligencia artificial sea accesible para su empresa a través de Red Hat OpenShift: 
• Conozca la manera en que Distributed Cloud Services de F5 ayuda a proteger sus modelos de inteligencia artificial: