AI应用程序的开发已经迅速变成企业当务之急。然而，鉴于数据AI代理的类型、大型语言模型和应用程序访问，部署适当的安全控制至关重要。

企业应该如何保护AI模型和应用程序，免受日益复杂的攻击者和意外事件的影响？其中一种选择是使用AI网关来授权和限制对AI服务的访问，从而防止数据泄露。

AI网关如何运作

AI网关的功能类似于API网关，充当AI应用程序、AI模型、用户和其他应用程序之间的代理。这些网关可以整理和评估所有数据输入，并且，仅将准确的数据传输到云端。

当数据在设备之间和跨网络移动时，AI网关通过使用身份验证和加密来保护数据。这确保只有授权和身份验证的设备才能与AI系统和服务进行交互。如果应用程序需要访问AI服务，它会向网关发送查询。然后，网关使用规则或算法对查询进行身份验证，并将其传递给相关的AI模型或服务。

AI网关实时跟踪设备和网络之间的通信，这样可更快发现可疑数据移动，从而发现潜在漏洞。它们还可以记录请求和响应，建立AI使用模式。

AI网关如何保护AI模型

AI网关使用多种方法来保护AI模型、大语言模型和AI应用程序，免受网络风险。

管理身份验证和授权

AI网关与身份和访问管理服务配合使用，以管理对数据的访问。它们根据用户或设备配置文件和网络活动来限制或允许访问。

部署数据丢失预防政策

AI网关应用DLP策略来限制敏感和机密信息的传输，从而有助于阻止企业防火墙内外的数据泄露。网关还与入侵防御系统交互，以发现和转移恶意流量，例如，使用深度数据包检查来识别来自威胁行为者的传输。

保护连接到AI工具的API

由于API提供统一的接口，应用程序可以使用标准API与多个AI模型进行通信。AI网关（例如微软在Azure API管理中的AI网关功能）管理连接到AI工具和模型的API，以防止意外数据泄露。这包括跨多个应用程序跟踪身份验证令牌和安全地共享API密钥。

改善合规和治理工作

通过将所有流量路由到和路由到AI模型或工具，AI网关使企业能够遵守其行业内的AI法规。具体来说，AI网关使用流量管理、编排和安全策略执行来满足HIPAA、GDPR和其他隐私法规以及AI法规等合规任务。

其他AI网关功能

除安全性之外，AI网关还提供性能优势。例如，可以设置AI网关来缓存经常访问的数据，以提高效率和性能。它们还可以平衡跨服务实例的负载，并测量响应准确性，以识别潜在的服务问题，然后分配工作负载，以改善正常运行时间。

AI网关只是AI安全的一部分

AI网关是保护AI模型和应用程序的重要保护元素，但不是唯一的AI安全技术。有效的防御是多层次的防御，整合多种资源来保护AI系统及其输出。其他安全工作包括，例如，部署MLSecOps框架来建立AI护栏，使用适当的数据训练和AI强化来防止数据投毒，采用零信任并遵循数据安全最佳实践。