Балансування навантаження системи штучного інтелекту для запобігання DDoS-атакам

Abstract

У статті розглянуто актуальну проблему захисту систем штучного інтелекту від розподілених атак на відмову в обслуговуванні (DDoS-атак) шляхом комплексного застосування сучасних архітектурних підходів та ефективних методів оптимізації продуктивності. З огляду на зростаючу складність таких систем, їхня вразливість до зовнішніх загроз вимагає проактивних рішень. Для підвищення стійкості та масштабованості пропонується використання мікросервісної архітектури, яка дозволяє ізолювати компоненти системи, а також впровадження сайдкар-патерну, контейнеризації та оркестрації у середовищі Kubernetes. Такий підхід забезпечує гнучкість у керуванні ресурсами та швидке відновлення після збоїв. Особливу увагу приділено балансуванню навантаження як ключовому засобу протидії перевантаженню, що дозволяє рівномірно розподіляти вхідний трафік і забезпечувати безперервну роботу інформаційних систем навіть за умов інтенсивних атак. Додаткові механізми захисту реалізуються за допомогою кешування для зниження навантаження на бази даних, централізованої авторизації через Keycloak для безпечного керування доступом, а також попередньої валідації запитів та ефективного розподілу обчислювальних ресурсів. Для об’єктивної оцінки ефективності запропонованих підходів було проведено експериментальне моделювання навантаження з використанням інструменту Gatling. Це дозволило не тільки виявити потенційні вузькі місця в архітектурі, але й підтвердити практичну результативність запропонованих рішень у реалістичних умовах. Отримані результати підтверджують актуальність і доцільність застосування комплексного підходу до побудови захищених, стійких і високопродуктивних систем штучного інтелекту. The article addresses the urgent problem of protecting artificial intelligence (AI) systems from distributed denial-of-service (DDoS) attacks, which has become increasingly significant due to the rapid expansion of intelligent technologies across various domains of human activity. With the growing number of users and the increasing complexity of digital infrastructures, the vulnerability of such systems to external threats rises substantially, which makes the application of proactive and comprehensive solutions a necessity. The study emphasizes the integration of modern architectural approaches and performance optimization methods to simultaneously enhance the security, resilience, and scalability of AI systems. In particular, the use of microservices architecture is proposed, as it enables component isolation, minimizes the risks of cascading failures, and simplifies the update and maintenance of individual modules. Additionally, the importance of applying the sidecar pattern for traffic management, along with containerization and orchestration in Kubernetes, is highlighted. These techniques allow for automated scaling and rapid recovery of system functionality following attacks or technical failures. Special attention is given to load balancing as a critical mechanism against overload. The even distribution of incoming traffic across system components ensures stability even under intensive DDoS attacks. Other important protective measures include caching to significantly reduce database load, and centralized authorization through Keycloak, which strengthens access control and resource security. The proposed approach also incorporates request pre-validation and dynamic allocation of computing resources, contributing to higher processing efficiency. To objectively evaluate the effectiveness of the proposed solutions, load simulation experiments were carried out using the Gatling tool. This made it possible not only to identify potential bottlenecks in the architecture but also to confirm the practical applicability of the solutions under realistic operating conditions. The results confirm the relevance and effectiveness of a comprehensive approach that combines modern architectural design with security mechanisms and performance optimization techniques. It is concluded that such an approach enables the development of secure, scalable, and high-performance AI systems that can effectively withstand cyber threats while meeting the demands of modern users. This article addresses the challenge of protecting AI systems from DDoS attacks through modern architectural approaches and performance optimization techniques. It proposes the use of microservice architecture, the Sidecar pattern, containerization, and orchestration in a Kubernetes environment to enhance resilience and scalability. Special attention is devoted to load balancing as a key mechanism for preventing overload and ensuring uninterrupted operation of information systems. Additional protection mechanisms are implemented through caching, authorization (Keycloak), request pre-validation, and resource allocation. To evaluate the effectiveness of the proposed approaches, experimental load testing was conducted with Gatling, which made it possible to identify bottlenecks and confirm the efficiency of the solutions. The results obtained confirm the relevance of a comprehensive approach to building secure and high-performance artificial intelligence systems.