Google Cloud 近期发布的信息覆盖 Cloud Run、Apigee、MCP、TPU、GKE、Firestore 和成本管理,但主线相当清晰:企业关注点已经从“模型能否完成任务”转向“Agent 能否被隔离、观测、治理并稳定扩缩容”。这意味着 AI 应用不再只是一个调用模型的 Web 服务,而是一套包含提示词构建、工具授权、代码沙箱、流量治理...
AI 正在同时提高攻击和防御的自动化水平。攻击者可以用多模型生成钓鱼内容、构造深度伪造、寻找零日漏洞,并让多个代理在数十秒内完成攻击阶段交接。防守方真正可持续的优势,却不是拥有更多模型,而是掌握攻击者进入企业环境后仍然缺少的深度上下文:资产在哪里、服务如何通信、身份属于谁、代码由哪个团队维护,以及某个漏洞是否真的能够抵达关键数据。 这意味着安全团队不能...
AI 应用从原型进入生产的速度,已经超过许多企业安全体系的调整速度。传统容器安全可以检查镜像漏洞、限制网络访问,却无法完整回答这些新问题:模型权重是否在硬件层受到保护?提示词注入能否在进入模型前被识别?Agent 执行生成代码时,怎样避免影响宿主节点? GKE 的 AI 工作负载安全蓝图给出的答案不是单一产品,而是一套纵深防御体系:基础设施层保护计算环...