Cheat Sheet mit Best Practices für die KI-Sicherheit bei AWS

Nachdem Sie dieses Cheat Sheet gelesen haben, werden Sie in der Lage sein:

• Die Entwicklung und das Deployment von KI-Modellen mit AWS-nativen Guardrails und Überwachungsfunktionen abzusichern.

• IAM-Richtlinien und unternehmensweite Guardrails zu erstellen, die einen überprivilegierten Zugriff auf KI-Dienste verhindern.

• Inferenz-Endpunkte – sowohl öffentliche als auch private – vor Modellmissbrauch, Datenlecks und Prompt Injection zu schützen.

• Modelle von Drittanbietern zu überprüfen und zu isolieren, um Risiken in der Lieferkette zu reduzieren.

• Eine verantwortungsvolle KI-Governance einzuführen, die mit AWS, NIST und regulatorischen Frameworks übereinstimmt.

• Die AWS-native Überwachung mit Wiz AI-SPM zu erweitern für eine einheitliche Transparenz und Angriffspfadanalyse über Clouds hinweg.

Ist dieses Cheat Sheet für Sie geeignet?

Dieser Leitfaden richtet sich an CISOs, Cloud-Sicherheitsverantwortliche und Sicherheitsexperten, die KI-Anwendungen mithilfe von AWS-verwalteten KI-Diensten erstellen und bereitstellen. Er ist unerlässlich für alle, die erkennen, dass die Standard-Sicherheitsmechanismen von AWS und allgemeine Cloud-Sicherheitstools oft nicht ausreichen, um die einzigartigen Risiken von KI-Entwicklungsumgebungen zu bewältigen.

Was erwartet Sie?

• Sichere Modellentwicklung (Daten, Modell, Artefakte).

• IAM nach dem Prinzip der geringsten Berechtigung durchsetzen mithilfe von SCPs und fein abgestuften Berechtigungen.

• Inferenz-Endpunkte absichern durch Netzwerkisolierung (PrivateLink) und mehrschichtige Abwehrmechanismen (WAF/API Gateway).

• Modelle von Drittanbietern schützen durch Scannen und Isolieren externer Modelldateien.

• Verantwortungsvolle KI priorisieren durch Governance, Model Cards und Bedrock Guardrails.

• Eine starke Überwachung implementieren mithilfe von CloudTrail, Model Monitor und GuardDuty über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.