Jak provozovat AI modely bezpečně v cloudu

Provoz AI modelů v cloudu už dnes není experiment pro vývojáře, ale plnohodnotná součást firemní infrastruktury. Jakmile AI model začne pracovat s interní dokumentací, zákaznickými údaji nebo provozními daty, přestává být experimentálním nástrojem a stává se citlivou službou. Musí proto podléhat stejným bezpečnostním a provozním pravidlům jako jakákoli jiná klíčová webová aplikace. V článku se podíváme na to, jak navrhnout provoz AI modelů v cloudu tak, aby obstály z pohledu bezpečnosti, auditu i evropské regulace.

1) Oddělení modelů a infrastruktury

Oddělení AI modelů od zbytku infrastruktury je jeden z nejdůležitějších principů bezpečného provozu. Nejde o kosmetické rozdělení serverů, ale o architektonické rozhodnutí, které zásadně snižuje dopad chyb i případného útoku.

Inference a trénink nemají běžet ve stejné síti jako weby, CMS nebo interní aplikace.

V praxi to znamená:

• samostatnou síťovou zónu (VPC / VLAN) pro AI,
• vyhrazené GPU uzly pouze pro AI workload,
• komunikaci jen přes jasně definované vstupy (API gateway, interní endpoint),
• žádný přímý přístup na AI servery z internetu ani z celé firemní sítě.

Hlavním přínosem oddělení AI infrastruktury je omezení dopadu případného průniku do běžné aplikace, výrazně lepší kontrola nad tím, kdo a odkud má přístup k datům, se kterými model pracuje, a zároveň možnost čistě a bezpečně oddělit produkční, testovací a experimentální prostředí bez vzájemného ovlivňování.

Českým firmám se vyplatí řešit tuto separaci přímo na úrovni infrastruktury. Například na ZonerCloudu lze pro AI projekty vyhradit dedikované GPU servery i zcela izolovanou síťovou zónu.

2) Přístup k modelům a API musí mít jasná pravidla

Inference služba nad AI modelem je z bezpečnostního pohledu běžné backendové API – jen s tím rozdílem, že často pracuje s nejcitlivějšími daty ve firmě. Proto musí mít přístup k modelům i k jejich endpointům od začátku jasně definovaná pravidla.

Základní pravidla jsou:

• každé volání modelu musí být autentizované a autorizované,
• přístup má jít přes centrální vstup (API gateway, interní endpoint), ne přímo na model,
• každá aplikace nebo služba má mít vlastní identitu a vlastní oprávnění,
• právo volat model je nutné oddělit od práva přistupovat k datům (databáze, dokumenty, RAG indexy).

Velmi častou chybou je jeden společný API klíč pro celý projekt. Správný návrh naopak umožňuje přesně dohledat, kdo, odkud a kdy model použil, a výrazně tím zjednodušuje audit i řešení incidentů.

3) Data jsou největší riziko celého AI provozu

U většiny AI projektů není hlavním bezpečnostním problémem samotný model, ale data, se kterými pracuje. Prompty, interní dokumenty, databázové výpisy, logy nebo znalostní báze pro RAG často obsahují citlivější informace než běžná aplikační data.

Riziko navíc nevzniká jen při útoku zvenčí, ale i při běžném provozu – špatným nastavením přístupů, sdílením úložišť nebo příliš širokým kontextem, který se do modelu posílá.

Bezpečný návrh proto musí řešit celý datový tok:

• odkud data do AI systému vstupují,
• kde se ukládají,
• kdo k nim má přístup,
• a v jaké podobě se dostávají do modelu.

Základem je šifrování dat při přenosu i v úložištích, jasně definované role a oddělení produkčních, testovacích a vývojových dat.

Velmi častou chybou je dát modelu nebo jeho backendu přímý přístup k celým úložištím. Správná praxe je, aby model pracoval pouze s omezeným a předem připraveným kontextem.

To platí i pro RAG architektury. Embeddingy a vektorové databáze je nutné chránit stejně jako původní dokumenty, protože i ony představují citlivá firemní data.

4) Nejde jen o útoky, ale i o únik informací z odpovědí modelu

U AI systémů je zásadní rozdíl oproti běžným aplikacím v tom, že bezpečnostní problém nemusí vzniknout jen průnikem do infrastruktury. Velmi často vzniká až ve chvíli, kdy model správně a oprávněně odpovídá, ale vrátí víc informací, než by měl.

Typické scénáře v praxi jsou:

• model nechtěně cituje části interních dokumentů,
• kombinuje informace z více zdrojů, které nemají být propojené,
• odpovídá i na dotazy, které se snaží obejít původní omezení (tzv. prompt injection).

Bezpečný provoz proto musí kromě API a infrastruktury řešit i ochrannou vrstvu nad samotným modelem – kontrolu vstupních promptů, filtrování výstupů, a hlavně minimalizaci kontextu, který model pro daný dotaz dostává.

Zásadní je také oddělení kontextů mezi projekty a uživateli, aby nedocházelo k míchání dat mezi jednotlivými týmy nebo tenanty.

5) Monitoring a audit jsou u AI povinné

U provozu AI modelů nestačí sledovat jen dostupnost služby nebo vytížení GPU.
Bezpečnost i provozní stabilita stojí na tom, že dokážete přesně vidět, kdo model používá, jak a s jakými daty.

Monitoring a audit by měly pokrývat alespoň:

• kdo a z jaké služby model volá,
• jaký model a endpoint se používá,
• objem požadavků, latenci a chybovost.

Díky těmto datům lze odhalit neobvyklé chování, zneužití služby i zpětně dohledat konkrétní volání při incidentu. Bez auditní stopy se AI infrastruktura velmi rychle stává obtížně kontrolovatelnou černou skříňkou.

6) Bezpečný provoz AI znamená i správné provozní prostředí

Bezpečnost AI modelů nestojí jen na architektuře aplikace a nastavení přístupů, ale velmi výrazně i na tom, v jakém prostředí celý provoz běží. I dobře navržený AI systém může selhat, pokud je postavený na infrastruktuře, která neumožňuje dostatečnou kontrolu, dohled a oddělení jednotlivých částí.

Pro provoz vlastních AI modelů je klíčové, aby prostředí umožňovalo: 

• oddělit AI infrastrukturu od běžných webů a aplikací,
• vyhradit samostatné GPU servery pouze pro AI workload,
• řídit přístupy na úrovni sítě, serverů i služeb,
• provozovat oddělená prostředí pro vývoj, testování a produkci,
• mít k dispozici provozní dohled a auditní logy.

V praxi je velký rozdíl mezi tím, zda tým provozuje model někde v cloudu, nebo zda má k dispozici infrastrukturu, nad kterou má skutečnou kontrolu, včetně sítě, identity služeb a fyzického umístění dat.

Pro české firmy má zároveň velký význam i právní a provozní kontext. Například při provozu vlastních modelů na infrastruktuře ZonerCloud lze mít AI projekty v českém a evropském prostředí, oddělit AI síťovou zónu i GPU servery a jednoduše nastavit samostatné bezpečnostní a provozní politiky pro AI část infrastruktury.

 7) Řiďte se existujícími bezpečnostními rámci

Bezpečnost AI se dnes v praxi nestaví „na zelené louce“. Velká část rizik spojených s provozem modelů v cloudu je ve skutečnosti stejná jako u běžných distribuovaných aplikací. Jen má větší dopad, protože AI pracuje s citlivějšími daty a často běží na sdílené infrastruktuře.

Proto dává smysl opřít návrh architektury i provozu o existující a ověřené rámce:

• NIST nabízí AI Risk Management Framework, který pomáhá systematicky identifikovat a řídit rizika spojená s nasazením AI – od práce s daty přes provoz až po odpovědnost a dohled.
• OWASP poskytuje velmi praktický pohled na bezpečnost API a aplikační vrstvy (například API Security Top 10). To je přesně oblast, kde většina AI systémů ve firmách reálně běží.
• ENISA přináší evropský pohled na bezpečnost cloudu a AI systémů, včetně provozních a organizačních opatření, která jsou důležitá pro firmy fungující v EU.
• Cloudflare publikuje velmi konkrétní architektonické postupy pro ochranu API, služeb a moderních aplikačních vrstev, na kterých AI inference obvykle stojí.

Smyslem těchto rámců není řídit se formálně každým bodem, ale použít je jako kontrolní seznam při návrhu architektury (oddělení služeb, síťové zóny, přístupové cesty), správy identit a oprávnění, práce s daty a jejich ochranou, monitoringu, auditních stop a reakce na incident.

Bezpečnost jako základ důvěryhodného provozu AI

Bezpečný provoz AI modelů v cloudu nestojí na jednom nástroji, ale na promyšlené kombinaci architektury, řízení přístupů, ochrany dat, kontroly výstupů a průběžného monitoringu. Teprve propojení těchto vrstev umožňuje provozovat AI jako důvěryhodnou firemní službu, nikoli jen jako experimentální technologii bez jasných pravidel.

Pro české firmy je navíc zásadní i to, kde infrastruktura běží a kdo nad ní drží kontrolu. Provoz modelů v kontrolovaném prostředí (například na infrastruktuře ZonerCloudu) usnadňuje oddělení prostředí, práci s citlivými daty, audit i soulad s evropským právním rámcem. Bezpečnost tak nepředstavuje brzdu inovací, ale podmínku jejich dlouhodobého a odpovědného rozvoje.