Model Armor si integra con i servizi Google Cloud per proteggere le interazioni con l'AI e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Model Armor identifica e segnala potenziali violazioni delle norme e può bloccare attivamente le azioni in base alle valutazioni di sicurezza.
Modalità supportate
Le modalità che Model Armor può scansionare e sanificare dipendono da come accedi al servizio:
- API REST diretta: l'API REST Model Armor supporta tutte le modalità, inclusi testo, documenti e immagini. Per saperne di più, consulta Sanificare prompt e risposte.
- Integrazioni con altri servizi: nelle integrazioni di Model Armor con altri servizi Google Cloud , solo l'integrazione di Gemini Enterprise supporta i documenti. Tutte le altre integrazioni analizzano e sanificano solo il testo.
Per informazioni dettagliate sui tipi di documenti supportati e sui limiti di dimensioni, consulta Verifica dei documenti.
Servizi supportati
Questa sezione descrive i servizi Google Cloud che puoi integrare con Model Armor.
Agent Gateway
Integra Model Armor con Agent Gateway per applicare criteri di sicurezza al traffico in entrata e in uscita da tutti gli agenti regolati dal gateway. Questa integrazione consente l'ispezione e il blocco inline di contenuti dannosi o non conformi. Questa integrazione mira a migliorare la sicurezza del flusso di lavoro e il rispetto delle linee guida di sicurezza dell'organizzazione, senza richiedere modifiche al codice dell'applicazione. Questa protezione si applica ai protocolli supportati sia nei percorsi in entrata (all'agente) che in uscita (dall'agente). Per maggiori informazioni, consulta Eseguire l'integrazione con Agent Gateway.
Apigee
L'integrazione di Model Armor e Apigee ti consente di utilizzare le funzionalità di protezione AI di Model Armor direttamente all'interno del livello del gateway API Apigee. Configura policy Model Armor specifiche all'interno dei proxy API Apigee. Quando una chiamata API passa attraverso un proxy Apigee che dispone di questi criteri, Apigee invia i prompt e le risposte al servizio Model Armor per l'ispezione. Per saperne di più, vedi Eseguire l'integrazione con Apigee.
Gemini Enterprise
Model Armor può essere integrato direttamente con Gemini Enterprise utilizzando i template. Gemini Enterprise indirizza le interazioni tra utenti e agenti e i LLM sottostanti tramite Model Armor. Ciò significa che i prompt degli utenti o degli agenti e le risposte generate dai LLM vengono ispezionati da Model Armor prima di essere presentati all'utente. Per maggiori informazioni, consulta Eseguire l'integrazione con Gemini Enterprise.
Oltre alle modalità elencate in Modalità supportate, l'integrazione di Model Armor con Gemini Enterprise supporta anche i documenti. Tuttavia, le immagini incorporate nei documenti non vengono esaminate.
Google e Google Cloud server MCP
Model Armor può essere configurato per proteggere i tuoi dati e proteggere i contenuti quando invii richieste ai servizi Google Cloud che espongono strumenti e server Model Context Protocol (MCP). Model Armor contribuisce a proteggere le tue applicazioni di AI agentica sanificando le chiamate e le risposte allo strumento MCP utilizzando le impostazioni di base. Questo processo mitiga i rischi come l'injection di prompt e la divulgazione di dati sensibili. Per maggiori informazioni, vedi Eseguire l'integrazione con Google e i server Google Cloud MCP.
Service Extensions
Model Armor può essere integrato con i Google Cloud servizi di rete tramite Service Extensions. Service Extensions ti consente di integrare Google Cloud servizi o servizi gestiti dall'utente per elaborare il traffico. Puoi configurare un'estensione di servizio sui bilanciatori del carico delle applicazioni per analizzare il traffico di rete per varie interazioni di AI, ad esempio con agenti e server MCP. Puoi anche utilizzare le estensioni di servizio con i gateway di inferenza GKE per filtrare il traffico da e verso un cluster GKE. In questo modo, tutte le interazioni con l'AI che passano attraverso il bilanciamento del carico sono protette da Model Armor. Per saperne di più, consulta Eseguire l'integrazione con Google Cloud i servizi di rete.
Gemini Enterprise Agent Platform
Model Armor può essere integrato direttamente in Gemini Enterprise Agent Platform utilizzando le
impostazioni di base o i
modelli.
Questa integrazione filtra le richieste e le risposte del modello Gemini, bloccando
quelle che violano le impostazioni di base. Questa integrazione fornisce la protezione di prompt e risposte
all'interno dell'API Gemini in Vertex AI per il
metodo generateContent. La sanificazione dei prompt e delle risposte che contengono documenti
o immagini non è supportata in questa integrazione. Devi abilitare Cloud Logging per ottenere visibilità
sui risultati della sanificazione di prompt e risposte. Per saperne di più, consulta
Eseguire l'integrazione con Gemini Enterprise Agent Platform.
Prima di iniziare
Abilita API
Devi abilitare l'API Model Armor prima di poter utilizzare Model Armor.
Console
Abilita l'API Model Armor.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione
serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo dei servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.
gcloud
Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:
Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Imposta l'override dell'endpoint API utilizzando gcloud CLI.
Imposta l'override dell'endpoint API utilizzando gcloud CLI
Questo passaggio è necessario solo se utilizzi gcloud CLI per abilitare l'API Model Armor. Devi impostare manualmente l'override dell'endpoint API per assicurarti che gcloud CLI indirizzi correttamente le richieste al servizio Model Armor.
Esegui questo comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Sostituisci LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare
Model Armor.
Gestisci quota
Model Armor utilizza un sistema di quote per garantire un utilizzo equo e proteggere la stabilità del sistema. La quota predefinita per l'API Model Armor è 1200 QPM per progetto. Puoi applicare un valore da 0 a 1200 QPM per progetto. Per richiedere un aggiustamento, consulta Richiedi un aggiustamento delle quote. Se hai bisogno di una quota superiore a quella predefinita, contatta l'assistenza clienti Google Cloud.
La quota di Model Armor richiede considerazioni importanti durante l'integrazione con altri servizi. La quota principale con cui interagisci è il numero di richieste API al minuto per progetto.
Quando integri Model Armor con altri servizi, considera i seguenti tipi di quota.
- Quota predefinita di Model Armor:quando un servizio effettua una chiamata all'API Model Armor per l'analisi (ad esempio, il controllo di prompt o risposte), viene utilizzata la quota API Model Armor del progetto.
- Quota dei servizi di integrazione: la quota di Model Armor è separata da eventuali quote associate ai servizi di integrazione. Devi assicurarti che la quota sia sufficiente per tutti i servizi nel percorso della richiesta. Qualsiasi chiamata effettuata all'API Model Armor per sanificare i contenuti per la tua applicazione viene conteggiata in base ai limiti di quota dell'API Model Armor.
Scoprire le situazioni di superamento della quota
Raggiungi i limiti di quota di Model Armor se i log dell'applicazione mostrano
errori di Model Armor, in genere errori HTTP 429 RESOURCE_EXHAUSTED, che indicano un numero eccessivo di richieste.
Stima delle esigenze di quota
Per determinare la quota di Model Armor da richiedere:
- Stima il numero massimo di richieste al minuto che i tuoi servizi invieranno a Model Armor.
- Considera il numero di volte in cui Model Armor viene chiamato per interazione utente con il tuo servizio (ad esempio, una volta per il prompt e una volta per la risposta).
- Tieni conto del numero massimo di utenti o sessioni simultanei.
- Richiedi una quota con un buffer ragionevole (ad esempio, il 20-30% in più rispetto al picco previsto) per gestire picchi imprevisti.
- Inizia con la tua migliore stima, monitora attentamente l'utilizzo dopo il lancio e richiedi ulteriori modifiche in base alle necessità.
Ad esempio, se prevedi 500 utenti al minuto e ogni interazione utente chiama Model Armor due volte (prompt e risposta), hai bisogno di almeno 1000 QPM. Tenendo conto di un buffer, richiedere 1200-1300 QPM è un buon punto di partenza.
Considerazioni
Quando esegui l'integrazione con altri servizi, tieni presente quanto segue:
- Assicurati di monitorare e gestire le quote per altri servizi. L'esaurimento della quota per altri servizi influisce sulla tua applicazione, anche se hai una quota Model Armor sufficiente.
- Implementa i tentativi lato client con backoff esponenziale nella configurazione dell'applicazione per gestire problemi di quota temporanei o altri errori ripetibili. Per saperne di più, consulta Strategia di ripetizione.
Tipi di applicazione
Quando integri Model Armor con altri servizi, un aspetto cruciale da configurare è il tipo di applicazione. Questa impostazione determina il comportamento di Model Armor quando rileva una potenziale violazione delle norme nei dati che esamina, ad esempio prompt o risposte LLM. Il tipo di applicazione determina se Model Armor segnala solo le violazioni o interviene attivamente. Per saperne di più, consulta Definire il tipo di applicazione.
Eseguire l'integrazione utilizzando l'API REST
Quando utilizzi l'API REST per l'integrazione, Model Armor funziona solo come rilevatore che utilizza i modelli. Identifica e segnala potenziali violazioni delle norme in base a modelli predefiniti anziché prevenirle attivamente. Quando si integra con l'API Model Armor, l'applicazione può utilizzare l'output di Model Armor per bloccare o consentire azioni in base ai risultati della valutazione di sicurezza forniti. L'API Model Armor restituisce informazioni su potenziali minacce o violazioni delle norme relative al traffico API, in particolare nel caso di interazioni con l'AI. La tua applicazione può chiamare l'API Model Armor e utilizzare le informazioni ricevute nella risposta per prendere una decisione e intraprendere un'azione in base alla logica personalizzata predefinita.
Opzioni durante l'integrazione di Model Armor
Model Armor offre le seguenti opzioni di integrazione. Ogni opzione offre funzionalità e capacità diverse.
| Opzione di integrazione | Configura i rilevamenti | Modalità supportate | Ispeziona solo | Ispeziona e blocca | Copertura |
|---|---|---|---|---|---|
| Agent Gateway (anteprima) | Utilizzo esclusivo dei modelli | Testo | Sì | Sì | Tutti i modelli e tutti i cloud |
| Apigee | Utilizzo esclusivo dei modelli | Testo | Sì | Sì | Tutti i modelli e tutti i cloud2 |
| Gemini Enterprise | Utilizzo esclusivo dei modelli | Testo, documenti | Sì | Sì | Tutti i modelli e tutti i cloud2 |
| Google e Google Cloud server MCP | Utilizzo solo delle impostazioni di base | Testo | Sì | Sì | Google e Google Cloud server MCP |
| Service Extensions | Utilizzo esclusivo dei modelli | Testo | Sì | Sì | Modelli, agenti e server MCP in formato OpenAI su tutti i cloud2 |
| Gemini Enterprise Agent Platform | Utilizzando sia le impostazioni di base sia i template | Testo | Sì | Sì | Modelli Gemini (non in streaming) |
1Diversi modelli popolari, tra cui Anthropic Claude, Mistral AI e Grok, supportano le specifiche di OpenAI. Questi modelli vengono in genere implementati utilizzando motori di inferenza come vLLM, che forniscono il livello API compatibile con OpenAI necessario. vLLM supporta un'ampia gamma di modelli, tra cui le serie Meta Llama, le famiglie DeepSeek, Mistral e Mixtral e Gemma.
2 Include altri cloud pubblici come AWS e Azure.
Con l'integrazione di Gemini Enterprise Agent Platform, Model Armor fornisce l'applicazione in linea utilizzando impostazioni di base o modelli. L'applicazione dei criteri incorporati consente a Model Armor di applicare attivamente i criteri intervenendo direttamente nel processo senza richiedere modifiche al codice dell'applicazione.
Le estensioni di servizio e le integrazioni di Gemini Enterprise utilizzano solo modelli per l'applicazione delle norme inline. Grazie all'applicazione delle policy inline, Model Armor può applicare le policy direttamente senza richiedere la modifica del codice dell'applicazione all'interno delle Service Extensions e durante le interazioni con utenti o agenti all'interno delle istanze di Gemini Enterprise.
Le integrazioni di Model Armor con
Gemini Enterprise, Agent Runtime e
Apigee sanificano il prompt iniziale dell'utente, la risposta finale dell'agente o del modello e i passaggi intermedi, come i dati di grounding e le risposte restituite dagli strumenti di ricerca web. Se i dati di base o il payload intermedio recuperati violano i modelli Model Armor configurati o le norme di Sensitive Data Protection, la richiesta viene bloccata e registrata con un tipo di operazione SANITIZE_USER_PROMPT.
Model Armor in Security Command Center
Model Armor ispeziona prompt e risposte degli LLM per rilevare varie minacce, tra cui prompt injection, tentativi di jailbreaking, URL dannosi e contenuti dannosi. Quando Model Armor rileva una violazione di un'impostazione di base configurata, blocca il prompt o la risposta e invia un risultato a Security Command Center. Per saperne di più, consulta Risultati di Model Armor.