AI模型现在为许多行业的关键系统提供动力。你可以在医疗保健、银行、网络安全和国防领域找到它们。当你将这些模型在Vertex AI上部署到生产环境时，攻击面会快速扩大。你的数据、模型权重、管道和API都面临风险。

在本指南中，你将学习如何使用谷歌云内置工具保护基于Vertex AI构建的模型，包括数据源、模型文件、管道和端点。这些工具包括身份和访问管理（IAM）、VPC服务控制、数据丢失防护、Artifact Registry和云审计日志。每个工具都为你的防御策略添加新的保护层。它们共同帮助为机器学习工作负载构建零信任保护。

AI管道威胁分析

AI管道是攻击者的诱人目标。一旦被攻破，它们可能影响模型、系统，甚至最终用户。以下是关键威胁向量及其对现实系统的影响。

这些威胁影响机器学习工作流程的各个部分。如果没有适当的安全措施，这些风险可能导致数据泄露、系统故障，甚至失去信任。因此，及早了解每个威胁有助于构建更安全、更强大的AI系统。

多层防御策略

每一层都必须单独加固并持续监控。

身份和访问管理

首先管理谁可以访问你的数据和管道。使用谷歌云中的身份和访问工具设置明确规则。只给每个人或服务真正需要的访问权限。

例如，如果某人只需要读取数据，就不要允许他们运行训练任务。这可以防止错误并阻止攻击者在系统中横向移动。

保持严格的访问控制可以保护数据并确保机器学习项目安全。

限制对训练数据集的访问：

数据保护和隐私

在训练模型之前，检查数据中是否包含敏感或个人身份信息（PII）。使用谷歌云的数据丢失防护工具识别并删除不应包含的任何内容。

在敏感数据进入管道之前自动标记。

网络安全和隔离

将机器学习项目与公共互联网分离。设置VPC服务控制以在数据和服务周围创建安全边界。这有助于阻止来自网络外部的未授权访问。

它可以防止AI工作负载向未授权服务泄露数据。

模型和工件安全

使用Artifact Registry安全存储模型。此工具让你跟踪模型版本并管理访问权限。它降低了盗窃或篡改的风险。

仅限制批准的服务账户访问：

使用与谷歌云身份关联的Kubernetes服务账户。这样，每个管道组件都有自己的安全身份。它防止未授权操作并保持管道安全。

它防止在Kubeflow或Cloud Build任务中硬编码凭据。

端点安全

使用Cloud Endpoints和Identity-Aware Proxy保护模型端点。这控制谁可以访问你的模型。添加速率限制以阻止滥用并降低攻击风险。

添加配额限制以防止滥用：

监控和审计

启用审计日志记录以跟踪AI资源上的所有操作。这帮助你快速发现异常活动并在问题扩大之前解决。

使用Looker Studio或BigQuery进行可视化：

管道执行

使用BigQuery查询执行日志

使用Looker Studio从这些日志创建图表

模型部署事件

使用BigQuery查询部署事件数据

使用Looker Studio可视化部署时间线和状态

数据访问日志

使用BigQuery查询访问日志

使用Looker Studio构建显示访问模式的仪表板

安全控制总结

此表列出了关键安全控制及其相关的GCP工具。它涵盖访问管理、数据保护、工件安全和网络隔离。Cloud IAM、Cloud DLP、Artifact Registry、VPC服务控制和Workload Identity等工具可高效执行这些控制。

结论

保护AI模型不仅仅关乎基础设施，更关乎维护系统信任。你可以使用Vertex AI设置强大的机器学习模型。但是，如果没有适当的控制，你就面临数据泄露、知识产权盗窃和攻击的风险。使用分层防御方法有助于保护从原始数据到部署的AI工作负载。关键工具包括IAM、DLP、VPC服务控制和Artifact Registry。

在2026年，AI安全就是云安全。如果你在谷歌云上部署机器学习管道，请将模型视为宝贵资产。建立强大的防御措施以确保其安全。

Q&A

Q1：Vertex AI管道面临哪些主要安全威胁？

A：Vertex AI管道面临多种威胁，包括数据泄露、模型权重被盗、API攻击等。这些威胁可能影响模型、系统和最终用户。攻击者可能通过未授权访问训练数据、篡改模型文件、利用端点漏洞等方式实施攻击，导致系统故障和信任丢失。

Q2：如何使用谷歌云工具保护AI模型的数据安全？

A：可以通过多种方式保护数据安全：使用Cloud IAM管理访问权限，确保每个用户只获得必需的权限；使用数据丢失防护工具识别和删除敏感信息；设置VPC服务控制创建安全边界；启用审计日志跟踪所有操作。这些措施共同构建多层防御体系。

Q3：Artifact Registry在AI模型安全中起什么作用？

A：Artifact Registry是谷歌云提供的安全存储工具，用于保护机器学习模型。它允许跟踪模型版本、管理访问权限，显著降低模型被盗窃或篡改的风险。通过限制只有经批准的服务账户才能访问，确保模型在整个生命周期中的安全性。