Web Application Firewall:アセット管理

1. アセット管理ページに移動します。上部のメニューバーから、WAF インスタンスのリソースグループとリージョン (中国本土 または 中国本土以外) を選択し、Add Asset をクリックします。

2. [一致条件] を指定します。一致条件は、保護したい AI API エンドポイントを定義し、WAF が対象のトラフィックを正確に識別するのに役立ちます。

   一致フィールド	一致コンテンツ
   ドメイン名	ドメイン名または IP アドレスを入力します。たとえば、保護対象オブジェクトのドメイン名が domain.com の場合、domain.com と入力します。
   URL パス	API の URL パスを入力します。たとえば、ここで /chat/message と入力し、[ドメイン名] に domain.com と入力した場合、保護対象は domain.com/chat/message となります。
   HTTP リクエストメソッド	選択肢: POST、GET、PUT。

3. プロンプト位置 および Response Content セクションで、WAF が HTTP メッセージ内のコンテンツを検査する場所を指定するフィールドを入力します。JSONPath 式を使用する必要があります。

   重要

   この構成は、保護モジュールがどのコンテンツを検査するかを決定します。

   • ユーザーリクエストとモデル応答の両方を検査するには、プロンプト位置 と Response Content の両方を構成します。

   • [墨消し] 操作を使用するには、Response Content を構成します。

   Response Content で、サービスの特性に一致するオプションを選択します。

   • 非ストリーミング応答: サーバーは、処理が完了した後、完全な JSON 応答本文を単一のパッケージで送信します。クライアントは、結果を受信する前にすべてのデータが生成されるのを待つ必要があります。

   • ストリーミング応答: サーバーは応答データのチャンクを継続的にプッシュします。クライアントは、接続が閉じられるまで、部分的な結果をリアルタイムで受信して処理できます。サーバーセントイベント (SSE) プロトコルのみがサポートされています。

     • ディープシンキング: 最終的な回答を生成する前に、モデルはその推論プロセスを明示的に出力します。この出力は、モデルの推論を構造化されたステップで表示し、結果の解釈可能性と精度を向上させます。

   説明

   コンテンツ位置フィールドに何を入力すればよいかわからない場合は、以下の例を参照するか、入力ボックスの横にある [テスト] をクリックして構成を検証してください。

   • リクエストプロンプト位置の例

     例 1

     次の HTTP リクエスト本文では、プロンプト位置の JSONPath は $.messages[0].content.parts[0] です。

     {
       "action": "next",
       "messages": [{
         "id": "c86043d3-6657-4a9e-85df-a22c98666367",
         "create_time": 1742977262.085,
         "content": {
           "content_type": "text",
           "parts": ["What is a large language model prompt?"]
         }
       }]
     }

     例 2

     次の HTTP リクエスト本文では、プロンプト位置の JSONPath は $.messages[1].content です。

     {
       "model": "gpt-3.5-turbo",
       "messages": [
         {
           "role": "system",
           "content": "You are an assistant."
         },
         {
           "role": "user",
           "content": "Help me write a thank-you letter."
         }
       ],
       "temperature": 0.7
     }

     例 3

     次の HTTP リクエスト本文では、最後のターンのユーザープロンプトの JSONPath は $.messages[-1].content です。

     {
       "messages": [
         {
           "role": "user",
           "content": "Explain neural networks."
         },
         {
           "role": "assistant",
           "content": "A neural network is a computational model that simulates the structure of the human brain..."
         },
         {
           "role": "user",
           "content": "What about a Transformer?"
         }
       ]
     }

   • 応答コンテンツ位置の例

     非ストリーミング応答

     次の HTTP 応答本文では、応答コンテンツ位置の JSONPath は $.choices[0].message.content です。

     {
       "choices": [
         {
           "message": {
             "role": "assistant",
             "content": "A large language model prompt is the input text that guides the model to generate a specific output."
           }
         }
       ]
     }

     ストリーミング応答

     次の HTTP 応答本文には 5 つのコンテンツチャンクが含まれています。各チャンクのコンテンツパスの JSONPath は $.answer です。

       data: {"event": "message", "message_id": "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "answer": "Very", "created_at": 1679586595}
       data: {"event": "message", "message_id": "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "answer": "glad", "created_at": 1679586595}
       data: {"event": "message", "message_id": "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "answer": "to", "created_at": 1679586595}
       data: {"event": "message", "message_id": "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "answer": "see", "created_at": 1679586595}
       data: {"event": "message", "message_id" : "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "answer": "you", "created_at": 1679586595}
       data: {"event": "message_end", "id": "5adxxx6290", "conversation_id": "457xxx55f2", "metadata": {} }

     ディープシンキング

     次の HTTP 応答本文では、ディープシンキング位置の JSONPath は $.choices[0].delta.reasoning_content です。

     data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"role":"assistant","reasoning_content":""},"index":0,"logprobs":null,"finish_reason":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"finish_reason":null,"logprobs":null,"delta":{"content":null,"reasoning_content":"Hmm"},"index":0}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"reasoning_content":", the user"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"reasoning_content":" asked a"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"reasoning_content":" basic"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"reasoning_content":" self-introduction question."},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":"I am DeepSeek","reasoning_content":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":"How can","reasoning_content":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":" I","reasoning_content":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"delta":{"content":" help","reasoning_content":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: {"choices":[{"finish_reason":"stop","delta":{"content":" you?"},"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1758787252,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-v3.1","id":"chatcmpl-xxx-e30c1"}
     data: [DONE]

4. Associate with Protected Object を設定します。各アセットは 1 つの保護対象オブジェクトにのみ関連付けることができます。

Asset Management ページで、アセットを表示および管理できます。

• アセットの表示: Protection Status 列で、アセットに構成されている保護を表示できます。保護が構成されていない場合、ステータスは [保護されていません] になります。

• アセットの編集: [操作] 列で [編集] をクリックして、アセットの プロンプト位置 と Response Content を変更します。

• アセットの削除: [操作] 列で [削除] をクリックしてアセットを削除します。削除されると、アセットは保護されなくなります。