F5 AI运行时安全为公共部门带来突破性变革

F5 ADSP | 2026年2月23日

政府机构承担着向公众提供关键服务的重要职责，但往往面临预算紧张、基础设施陈旧、严格的合规要求以及快速演变的网络威胁。随着政府机构加快数字化转型并扩大AI计划的规模，AIOps和SecOps团队都面临新的挑战。由于AI将处理大量敏感数据，这些团队必须及时、有效且高效地管理相关数据。

随着F5 AI Guardrails 和F5 AI Red Team的推出，F5正在推动可信、安全、智能的应用交付与安全防护迈向更高水平。专为AI时代打造的F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP) 为政府机构提供所需的控制能力和洞察，帮助保护敏感数据，并确保公共服务应用始终可用且安全。

释放安全、负责任的AI潜力

对于政府AIOps团队而言，采用AI不仅是为了提高效率，还必须确保每一步推进都建立在坚实基础之上。F5 AI运行时安全解决方案为F5 ADSP增添了大语言模型（LLM）安全与可观测性、与模型无关的策略执行以及影子AI检测功能。

这有助于政府机构通过实施政策护栏并审计AI交互来确保合规，使所有实践符合隐私、道德和监管标准，同时保障公共数据的完整性。检测和防范影子AI，需要识别任何未经授权或未受监控的AI使用行为，并通过跨部门和分布式环境的集中可视性与控制来降低相关风险。

“F5的AI运行时安全解决方案可帮助公共部门机构安全、负责任地释放AI潜力，确保合规并遵循隐私、道德和监管标准，同时维护公共数据的完整性。”

AI护栏作为一种安全机制，可确保AI系统保持安全并按预期运行，帮助组织在负责任地利用AI时降低风险。保护AI数据源连接的安全，可为检索增强生成（RAG）建立可靠连接，从而以极低延迟实现更准确的推理结果。

因此，AIOps团队可以在混合多云环境中部署、监控和保护由AI驱动的工作流，同时不影响合规性、控制力或任务成果。

加强AI时代的安全防护

对于安全运营（SecOps）专业人员而言，传统应用、API与现代AI工作流的融合扩大了恶意行为者的攻击面。仅靠传统防御措施无法跟上复杂的AI驱动型威胁。有些AI模型更容易遭受越狱攻击，另一些模型则可能更容易受到特定提示词注入技术、分布式拒绝服务（DDoS）攻击等威胁。每次发布新模型版本或进行微调，相关风险状况都可能发生显著变化。

如果将这一现象放大到国家层面，涉及多个安全标准不一的机构、数千个生产环境中的模型，以及缺乏统一规范的模型提供商防护机制，局面将难以为继。通过集成F5 AI运行时安全功能，公共部门组织能够保护任何AI模型或应用，防止数据泄露和滥用。

各机构可获得的主要优势包括：通过集成大语言模型（LLM）安全与可观测性、全面的API防护和安全的AI模型推理，实现端到端保护，并将这些能力与强大的机器人和DDoS防御统一起来。此外，通过实施分层防御和统一策略，可实现自适应自动缓解，使团队能够实时应对新威胁，并保障关键服务的可用性和安全性。

其他优势还包括全面的可视性。深度可观测性和统一日志记录可在分布式环境中提供切实可行的洞察，帮助加快响应并持续改进运营。由策略驱动的零信任控制还可确保在混合多云部署中始终如一地保护敏感知识产权和公民数据。

通过高性能交付扩展AI

扩展AI需要高性能网络、高级流量管理和强大的安全防护。F5 ADSP可简化AI数据摄取并加快交付，帮助机构在预算有限的情况下实现更多目标，包括：

优化GPU利用率。智能流量管理和自适应负载均衡可消除数据管道瓶颈，缩短模型训练和推理周期。
减少拥塞和无序扩张。整合为统一的网络入口层，以降低复杂性、运维开销和总体拥有成本。
加快数据吞吐。 经过硬件加速优化的高吞吐量数据摄取，包括部署在F5 VELOS系统和F5 BIG-IP Local Traffic Manager (LTM)上的方案，以及在NVIDIA BlueField3 DPU上的部署，可支持大规模超低延迟。