Parteneriate

Rafay adaugă orchestrarea IA confidențiale pentru podurile Kubernetes

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Rafay Systems și Fortanix au anunțat la 11 noiembrie 2026 că Rafay Platform orchestrează acum sarcinile de lucru Fortanix Confidential AI care rulează pe CNCF Confidential Containers (CoCo), extinzând integrarea existentă a celor două companii pentru mașini virtuale confidențiale la podurile Kubernetes. Oferta comună este disponibilă acum pentru neoclouduri, clouduri suverane de IA și companii.

Serviciul acoperă o lacună a criptării convenționale. Datele pot fi protejate când sunt stocate și în tranzit, însă, fără calcul confidențial, datele și ponderile modelelor trebuie decriptate pentru a fi procesate în memoria CPU și GPU. Astfel, datele devin vulnerabile pe infrastructura administrată de o terță parte, unde persoanele cu acces privilegiat ar putea ajunge la dosare ale clienților, informații despre pacienți, tranzacții financiare sau modele proprietare.

Atestarea controlează eliberarea cheilor de criptare

CoCo, un proiect CNCF aflat în incubare, construit pe Kata Containers, rulează fiecare pod Kubernetes în propria mașină virtuală confidențială, de mici dimensiuni. CPU-ul criptează memoria, iar pe hardware-ul compatibil, GPU-urile pot fi incluse și ele în granița de încredere. Dezvoltatorii continuă să folosească fluxurile de lucru standard Kubernetes, în timp ce sarcinile de lucru rulează în medii de execuție de încredere bazate pe hardware, care izolează codul și datele în timpul procesării.

Fortanix Confidential Computing Manager efectuează o atestare compozită, verificând integritatea mediilor de execuție de încredere ale CPU-ului și GPU-ului, precum și a firmware-ului și software-ului, înainte de a autoriza eliberarea cheilor. Fortanix Data Security Manager, despre care anunțul precizează că beneficiază de certificarea FIPS 140-3 Level 3 pentru module de securitate hardware, eliberează cheile de criptare numai către medii atestate. Dacă atestarea eșuează, cheile rămân protejate, împiedicând sarcina de lucru să acceseze date sensibile sau să se execute cu succes.

Control în regim self-service pentru tenanturile GPU

Rafay furnizează stratul operațional care înconjoară aceste controale de securitate. Planurile sale instalează extensiile Fortanix CoCo și le mențin sincronizate în clusterele confidențiale. Operatorii integrează o singură dată infrastructura GPU și alocă fiecărui client un tenant izolat, în timp ce politicile, controalele de acces și cotele se aplică în toate tenanturile și clusterele.

Administratorii pot ambala o sarcină de lucru confidențială ca element de catalog, numit SKU, în Rafay SKU Studio. Utilizatorii finali o lansează apoi la cerere prin Rafay Developer Hub, fără să depună o solicitare de asistență. Fluxul de lucru combină gestionarea serviciilor la nivel de tenant cu verificarea de către Fortanix a fiecărui mediu protejat, înainte de deblocarea informațiilor sensibile.

„Proprietarii modelelor vor ca ponderile acestora să fie ascunse operatorilor și clienților; companiile vor ca datele lor să fie ascunse proprietarilor modelelor și operatorilor; iar operatorii trebuie să dovedească faptul că nu pot vedea nici unele, nici celelalte, nici măcar prin intermediul altui tenant sau al unui software compromis”, a declarat Anuj Jaiswal, director de produs la Fortanix.

Companiile văd mai multe modele operaționale pentru acest serviciu. Neocloudurile și furnizorii de servicii cloud GPU pot oferi IA confidențială ca opțiune premium, susținută de dovezi că sarcinile de lucru ale tenanturilor rulează în medii de încredere și că cheile sunt furnizate numai sarcinilor de lucru verificate. Cloudurile suverane de IA pot păstra cheile într-un modul de securitate hardware aflat sub controlul operatorului, fie la sediul clientului, fie ca SaaS. Companiile din sectoare reglementate pot procesa date sensibile fără a le expune operatorului infrastructurii, iar furnizorii de modele pot păstra ponderile modelelor criptate până când mediul clientului trece atestarea.

Integrări anterioare pentru IA confidențială

O publicație tehnică Rafay din 16 martie 2026 a documentat integrarea anterioară a companiilor pentru mașini virtuale confidențiale. În acel flux de lucru, Fortanix valida mediul și furniza cheile după atestare, în timp ce Rafay oferea definiții de servicii reutilizabile, multi-tenancy centralizat și implementare self-service. Noua lansare extinde această împărțire a responsabilităților la podurile Kubernetes bazate pe CoCo.

Fortanix anunțase deja compatibilitatea IA confidențiale cu CoCo în octombrie 2026. Acea versiune descria activitatea de dezvoltare a unor pluginuri open-source care conectează produsele sale de atestare și eliberare a cheilor la CoCo, cu opțiuni de implementare SaaS, la sediul clientului și complet izolate de rețea. Noua evoluție constă în faptul că Rafay oferă acum orchestrarea acestor implementări, pe lângă integrarea existentă pentru mașini virtuale.

Prin urmare, lansarea separă operarea serviciului de accesul la date: Rafay gestionează catalogul, izolarea tenanturilor și guvernanța, în timp ce atestarea Fortanix stabilește dacă sunt eliberate cheile de decriptare. În cazul infrastructurii GPU partajate, acest lucru permite unui operator să furnizeze și să vândă capacitate de IA fără ca clienții să fie nevoiți să considere accesul administrativ al operatorului drept permisiune implicită de a le citi datele sau ponderile modelelor.

Miles Okada este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă inteligența artificială și securitatea cibernetică, concentrându-se pe amenințări emergente, arhitecturi defensive și dinamica în evoluție dintre atacatori și sistemele automate. Munca sa examinează modul în care AI remodelează operațiunile de securitate, de la detectarea și răspunsul autonom la amenințări până la creșterea tehnicilor AI adversariale.

Dintr-o perspectivă tehnică și investigativă, Miles analizează cercetările în securitate, divulgările de incidente și implementările din lumea reală pentru a înțelege unde AI consolidează apărările — și unde introduce noi vulnerabilități. Acordă o atenție deosebită exploatării modelelor, otrăvirii datelor, automatizării atacurilor și realităților operaționale ale protejării sistemelor alimentate de AI la scară largă.

Articolele scrise de Miles Okada sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea, rigoarea și acoperirea responsabilă a peisajului securității AI în rapidă schimbare.