SPIFFE/SPIRE для LLM inference в Kubernetes: workload identity и mTLS без статических секретов
Production-runbook по SPIFFE/SPIRE для LLM inference в Kubernetes: trust domain, attestation, X509-SVID, mTLS, canary, federation и rollback.
Production-runbook по SPIFFE/SPIRE для LLM inference в Kubernetes: trust domain, attestation, X509-SVID, mTLS, canary, federation и rollback.
Практический runbook NetworkPolicy для LLM inference: dependency map, default-deny, CoreDNS, metadata endpoint, canary, наблюдаемость и rollback.
Production-runbook по защите удалённых весов LLM: NVMe/TCP TLS, DH-HMAC-CHAP, kernel keyring, canary, negative controls, vLLM gate и rollback.
Практическое руководство по nftables sets: именованные и временные наборы, диапазоны, составные ключи, атомарные обновления, автоматизация и безопасный rollback.
Компании всё чаще переносят вычисления в облачные GPU‑серверы для ускорения ИИ и анализа данных, но это создаёт новые риски: утечки данных, кража моделей, уязвимости оборудования. В статье вы найдёте практичные советы по шифрованию, контролю доступа и изоляции для надёжной защиты.