Protegendo Modelos de IA com GPUs Confidenciais em Nuvens Não Confiáveis - Araújo, Hipólito; Garcia, Lucas; Cavalcanti, Leonardo; Barradas, Werbert; Falcão, Eduardo; Brito, Andrey (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2026.27136, 2026)
À medida que modelos de Inteligência Artificial (IA) se tornam amplamente adotados, cresce a necessidade de mecanismos que garantam a confidencialidade e a integridade. Neste trabalho, projetamos e implementamos mecanismos que combinam o provisionamento de identidades e a computação confidencial para viabilizar IA confidencial em GPUs modernas com suporte à execução protegida. A solução estende a ferramenta de gerenciamento de identidades SPIRE com um atestador de nó capaz de verificar, em conjunto, CPU e GPU por meio do serviço de atestação remota da NVIDIA, emitindo identidades verificáveis (certificados X.509 ou JWTs) para cargas de trabalho do Kubernetes. Resultados experimentais em nuvens públicas demonstram que os mecanismos introduzem sobrecarga limitada, de aproximadamente 0,8 segundos, mantendo a integração transparente ao ecossistema nativo em nuvem.