جرد وقت تشغيل الذكاء الاصطناعي: اكتشف الذكاء الاصطناعي الخفي، تتبع استدعاءات LLM
وكلاء الذكاء الاصطناعي يتصرفون نيابة عن المستخدمين. يستخدمون بيانات اعتماد حقيقية، ويقومون باستدعاءات API حقيقية، ويستدعون أدوات، ويصلون إلى واجهات API، ويلمسون أنظمة الإنتاج. معظم أدوات الأمان ترى هذا النشاط مشروعًا لأنه، تقنيًا، كذلك.
المشكلة الحقيقية ليست فقط الوصول غير المصرح به.
المشكلة الأكبر عندما يصبح الوصول المصرح به غير مناسب في وقت التشغيل.
AIOStack هي طبقة رؤية وقت التشغيل المجتمعية المجانية من Aurva لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تساعد فرق الأمان والمنصة في اكتشاف الذكاء الاصطناعي الخفي، ورسم خرائط هويات الوكلاء، وتتبع نشاط LLM والأدوات، وفهم كيف تتصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي داخل بيئات Kubernetes.
لا حاجة لتغييرات في كود التطبيق. لا اعتماد على SDK. لا sidecars. رؤية وقت التشغيل حيث تعمل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي فعليًا.
curl -fsSL https://aurva.ai/install.sh | bash
سيرشدك المثبت خلال الإعداد، افتح app.aurva.ai للتسجيل، وسينشر AIOStack® في مجموعتك. يظهر جرد الذكاء الاصطناعي الخاص بك خلال 60 ثانية.
راجع دليل التثبيت للتثبيت اليدوي باستخدام Helm.
إلغاء التثبيت
curl -fsSL https://aurva.ai/uninstall.sh | bash
ينشر AIOStack مكونين في مجموعتك:
Observer (DaemonSet): يعمل على كل عقدة ويحمّل برامج eBPF التي ترتبط بنقاط تتبع kernel (tcp_sendmsg، tcp_recvmsg، execve، openat). تلتقط هذه البرامج بيانات وصفية للشبكة، استعلامات DNS، وأحداث تنفيذ العمليات، وتقوم بتصفية الأنماط الخاصة بالذكاء الاصطناعي (نقاط نهاية API، تنزيلات النماذج، بروتوكولات قواعد بيانات المتجهات) قبل إعادة التوجيه إلى userspace.
Outpost (Deployment): يستقبل الأحداث من Observers، ويحلل بروتوكولات التطبيق (HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC)، ويصنف خدمات الذكاء الاصطناعي باستخدام مطابقة التوقيع، ويثري الأحداث ببيانات Kubernetes الوصفية عن طريق ربط socket inodes بهويات pod عبر /proc/net/tcp ومعلومات cgroup.
يتم تحليل حركة المرور على مستوى استدعاء النظام—قبل تشفير TLS عند الخروج، بعد فك التشفير عند الدخول—باستخدام uprobes على دوال SSL_write/SSL_read. يتم استخراج البيانات الوصفية فقط (رؤوس HTTP، أحجام الحمولة، أوقات الاستجابة)؛ لا يتم التقاط أجسام الطلب/الاستجابة مطلقًا.
اقرأ: كيف هربنا من فخ SSL/TLS
AIOStack مجاني للاستخدام. جميع الميزات الأساسية القائمة على eBPF متاحة في إصدار المجتمع بدون حجب الميزات.
المؤسسات تضيف تكاملات ودعم للفرق التي تدير أحمال عمل الذكاء الاصطناعي خارج بيئات Kubernetes القياسية:
ملاحظة: eBPF غير متاح على Bedrock، Vertex، Databricks أو منصات PaaS المدارة الأخرى. لهذه البيئات، اتصل بنا لتكاملات المؤسسات بدون وكيل.
التوثيق الكامل: aurva.ai/docs
نحن نطور AIOStack بنشاط ويسعدنا سماع رأيك:
ترخيص Apache 2.0 - راجع LICENSE للتفاصيل.
النسخة المستضافة على app.aurva.ai توفر تخزين ClickHouse® مُدار وواجهة مستخدم. سيتم فتح جميع منطق الرؤية الأساسي كمصدر مفتوح في هذا المستودع بعد موافقة كبير المهندسين المعماريين لدينا.
بُني بواسطة Aurva
| السؤال | ما تحصل عليه |
|---|
| ما الوكلاء الموجودون؟ | اكتشاف تلقائي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، استدعاءات LLM، الذكاء الاصطناعي الخفي، وخدمات الذكاء الاصطناعي التي تعمل عبر مجموعتك |
| ما الهويات التي يستخدمونها؟ | تعيين كل وكيل إلى pod الخاص بـ Kubernetes، namespace، service account، وهوية حمل العمل |
| ما أنظمة الذكاء الاصطناعي المعنية؟ | رؤية في LLM APIs، نقاط نهاية النموذج، قواعد بيانات المتجهات، وخوادم MCP |
| ما الإجراءات التي يتخذونها؟ | بيانات وصفية لوقت التشغيل لاستدعاءات الذكاء الاصطناعي — النموذج، المزود، استخدام الرمز، الوجهة، زمن الوصول |
| كيف يتم تسلسل الاستدعاءات؟ | نسب استدعاءات الذكاء الاصطناعي عبر الخدمات والأدوات وسير عمل الوكلاء |
| من يملك النشاط؟ | الإسناد إلى الخدمات، namespaces، والفرق |
| الميزة | المجتمع | المؤسسات |
|---|
| اكتشاف الذكاء الاصطناعي الخفي | ✅ | ✅ |
| قائمة مكونات الذكاء الاصطناعي (AIBOM) | ✅ | ✅ |
| رسم خرائط هوية الوكيل | ✅ | ✅ |
| مراقبة المطالبات والاستدعاءات | ✅ | ✅ |
| نسب استدعاءات الذكاء الاصطناعي | ✅ | ✅ |
| إسناد التكلفة والاستخدام | ✅ | ✅ |
| مسارات تدقيق الامتثال | ✅ | ✅ |
| واجهة مستخدم مدارة + لوحات معلومات | ✅ عبر app.aurva.ai | ✅ |
| تكامل سجلات AWS CloudWatch | — | ✅ |
| تكامل سجلات AWS Bedrock (بدون وكيل) | — | ✅ |
| تكامل سجلات Azure AI Foundry (بدون وكيل) | — | ✅ |
| التنبيه وفرض السياسات | — | ✅ |
| SSO + RBAC | — | ✅ |
| SLA دعم مخصص | — | ✅ |