Por qué es importante la seguridad de IA para AWS
La adopción de IA ocurre en la nube, lo cual no es una sorpresa: la escalabilidad y agilidad de la nube la convierten en el lugar perfecto para la innovación de IA. Para mantenerse al día con este rápido crecimiento, los proveedores de la nube han estado expandiendo sus ofertas de IA con la misma rapidez. AWS, en particular, ahora ofrece 13 servicios de IA listos para usar junto con una gama de soluciones de infraestructura de IA autogestionadas y completamente administradas.
Pero con la rápida adopción viene un mayor riesgo. Desafíos de seguridad de IA como Envenenamiento de datos, los riesgos en la cadena de suministro y los ataques adversariales son preocupaciones muy reales. Nuestro equipo de investigación de Wiz descubrió dos vulnerabilidades de IA del mundo real en AWS en 2024: una Vulnerabilidad potencial de ataque entre inquilinos y Actividad de secuestro de LLM.
Como desarrolladores, comprender e implementar las prácticas recomendadas de seguridad de IA en AWS es clave para impulsar la innovación de IA en la nube y, al mismo tiempo, proteger su organización. Puedes empezar descubriendo los 7 mejores Riesgos de seguridad de la IA Deberías estar al tanto.
AWS AI Security Best Practices [Cheat Sheet]
Get tips on how to secure AI model development and deployment with AWS-native guardrails and monitoring.
Resumen: ¿Qué servicios de IA ofrece AWS?
Desde el principio, AWS se ha posicionado como una ventanilla única para los desarrolladores de IA al ofrecer un conjunto completo que cubre todo el ciclo de vida de la IA. Ya sea que esté preparando datos, entrenando modelos o implementándolos en producción, la cartera de AWS lo tiene cubierto.
En el corazón de todo está AWS SageMaker, una plataforma centralizada que agiliza el desarrollo y la gestión de IA de extremo a extremo. SageMaker no solo simplifica el entrenamiento y la implementación de modelos, sino que también proporciona herramientas sólidas de monitoreo y optimización, lo que lo convierte en uno de los favoritos de los desarrolladores que valoran tanto la eficiencia como la escalabilidad.
Pero eso es solo la punta del iceberg. AWS ofrece una variedad de servicios gestionados de IA Adaptado a diversos casos de uso一desde el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes hasta el análisis predictivo y la toma de decisiones automatizada.
Estos servicios van desde soluciones autoadministradas que le brindan control total sobre su entorno hasta ofertas completamente administradas que le permiten concentrarse en crear su aplicación mientras AWS se encarga del trabajo pesado. Esta flexibilidad le permite lograr el equilibrio adecuado entre los requisitos técnicos, la facilidad de adopción, el costo, la experiencia requerida y las necesidades de personalización.
Al profundizar un poco más bajo el capó, encontrará que AWS proporciona un poderoso conjunto de opciones computacionales para Infraestructura de IA. Ya sea que esté aprovechando instancias EC2 optimizadas para aprendizaje automático o entornos en contenedores a través de ECS y EKS, la plataforma está diseñada para escalar con su carga de trabajo.
Además, AWS ofrece una sólida base de datos de extremo a extremo para IA一con servicios como Amazon S3 para el almacenamiento, AWS Glue para la integración de datos y otras herramientas de datos que garantizan que sus conjuntos de datos sean seguros y fácilmente accesibles. El ecosistema de AWS también se integra a la perfección con numerosas herramientas de terceros, especialmente con Soluciones para socios de GenAI, lo que permite a los desarrolladores experimentar con diferentes opciones para potenciar la innovación.
En esencia, AWS ofrece un conjunto completo para empresas que buscan crear, implementar y escalar aplicaciones de IA al tiempo que garantiza una integración, escalabilidad y seguridad perfectas. Aún así, es importante tener en cuenta que, aunque estas capacidades son poderosas, los desarrolladores deben abordar los riesgos de seguridad que conllevan soluciones tan integrales.
AI Security Sample Assessment
In this Sample Assessment Report, you’ll get a peek behind the curtain to see what an AI Security Assessment should look like.
¿Cuál es el modelo de responsabilidad compartida de AWS para la IA?
La computación en la nube brinda garantías de seguridad inherentes, pero tenga en cuenta que la seguridad es una responsabilidad compartida entre usted y su proveedor de nube. Mientras Modelo de responsabilidad compartida de AWS se refiere generalmente a la computación en la nube, se puede extender a aplicaciones de IA en la nube.
En el modelo de AWS, AWS se encarga de la seguridad de la nube —la infraestructura subyacente, el hardware y los servicios gestionados— mientras que tú, el cliente, eres responsable de proteger lo que pones en la nube, incluidos tus datos, aplicaciones y modelos de IA.
Cuando se trata de cargas de trabajo de IA, esta responsabilidad compartida se extiende aún más: debe asegurarse de que sus conjuntos de datos estén protegidos, sus modelos estén entrenados e implementados de forma segura y sus controles de acceso se administren rigurosamente. Específicamente, esto significa proteger los datos contra problemas como ataques de envenenamiento de datos, proteger los modelos de técnicas de IA adversarias y administrar el acceso a través de políticas sólidas de IAM.
Al comprender estos cuatro pilares – datos, modelos, acceso y aplicaciones – puedes alinear tu estrategia de seguridad en IA con Las mejores prácticas de AWS para construir una IA responsable, asegurando que tu IA se mantenga fuerte y segura en el panorama de amenazas cambiante de hoy.
GenAI Security Best Practices Cheat Sheet
This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.
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¿Cuáles son los principales riesgos de seguridad de IA de AWS?
Como hemos visto, proteger las cargas de trabajo de IA en AWS conlleva un conjunto único de desafíos. Tiene sentido, considerando la intrincada interacción de datos, modelos, acceso y aplicaciones, que son su responsabilidad de seguridad en la nube de AWS. Analicemos los principales riesgos de seguridad de la IA que debe considerar:
Riesgos de datos: Cuando alimente sus sistemas de IA, recuerde que no todos los datos son datos seguros. Como base de la IA, los datos necesitan controles de seguridad que contrarresten:
Envenenamiento de datos: Los actores malintencionados introducen datos corruptos o engañosos en los conjuntos de entrenamiento, lo que puede sesgar el rendimiento del modelo y dar lugar a resultados poco fiables.
Cifrado insuficiente: La información confidencial puede quedar expuesta si los datos no se cifran correctamente durante el almacenamiento o el tránsito.
Violaciones de la privacidad de datos: La falta de medidas de protección de datos expone información crítica del usuario, violando las regulaciones de privacidad y poniendo en riesgo sus sistemas.
Riesgos del modelo: Sus modelos son el corazón de su solución de IA y necesitan protección contra la manipulación directa como:
Ataques de IA adversarios: Las manipulaciones sutiles están diseñadas para confundir o engañar a los modelos de aprendizaje automático, lo que en última instancia conduce a predicciones erróneas.
Robo de modelos: Los atacantes replican la arquitectura y los pesos de su modelo patentados, socavando su ventaja competitiva.
Deriva del modelo: Una desviación gradual del rendimiento de un modelo a lo largo del tiempo debido a patrones de datos cambiantes da como resultado una precisión degradada si no combate este riesgo a través de la supervisión y las actualizaciones continuas.
Riesgos de acceso: El acceso seguro es fundamental para proteger su entorno de IA. Los riesgos clave de acceso incluyen:
Políticas débiles de IAM: Los permisos de acceso demasiado amplios permiten que usuarios no autorizados interactúen con sus sistemas de IA.
Escalada de privilegios: Los atacantes pueden obtener permisos elevados para acceder a recursos confidenciales o modificarlos.
Acceso inseguro a la API: Las vulnerabilidades en las API proporcionan puntos de entrada para la explotación por parte de usuarios no autorizados.
Riesgos de aplicación: Sus aplicaciones de IA requieren una supervisión constante para evitar vulnerabilidades como:
Canalizaciones mal configuradas: Las configuraciones incorrectas pueden exponer inadvertidamente sus modelos o datos a partes no deseadas.
Uso indebido del modelo: Ya sea intencional o accidental, esto puede conducir a una aplicación inapropiada o incluso a la manipulación de los resultados de la IA.
Riesgos de dependencia de terceros: Los servicios o bibliotecas externos pueden introducir sus propias vulnerabilidades de seguridad.
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Mejores prácticas para asegurar workloads de IA en AWS
Mientras tu Gestión de riesgos por IA La práctica debe aplicarse generalmente a una variedad de soluciones; puede marcar la diferencia adaptar los controles a infraestructuras específicas, por lo que recomendamos aplicar controles de seguridad específicos de AWS para tus cargas de trabajo de IA de AWS.
Desglosemos algunas de las mejores prácticas de seguridad en AWS que pueden mitigar riesgos y optimizar tus operaciones:
Mejores prácticas de seguridad de datos
Proteja los datos a lo largo de su ciclo de vida para garantizar que la privacidad y la integridad de los datos nunca se vean comprometidas:
Utilice Amazon Macie para detectar, clasificar y proteger automáticamente los datos confidenciales, especialmente los datos estructurados que contienen información de identificación personal (PII). Tenga en cuenta que Macie está optimizado para PII estructurada en Amazon S3, por lo que es importante combinarlo con otras herramientas o técnicas para datos no estructurados o que no son PII.
Configure sus canalizaciones de IA para redactar automáticamente la PII en sus conjuntos de datos con Controlador de datos de SageMaker.
Asegúrese de que todos los datos estén cifrados en AWS, tanto en reposo como en tránsito, utilizando AWS KMS para la administración centralizada de claves, el cifrado S3 y los protocolos SSL/TLS.
Mejores prácticas de seguridad de modelos
Protege tus modelos de IA de amenazas externas e internas para asegurar que tus aplicaciones de IA funcionen como se espera en su núcleo:
Uso Instancias de bloc de notas de SageMaker experimentar y emplear técnicas como el entrenamiento adversario que mejoran la resistencia del modelo a los ataques de IA.
Detecte el sesgo del modelo y los problemas de explicabilidad con Aclarar SageMaker.
Realice un seguimiento continuo del rendimiento del modelo y detecte problemas como la desviación del rendimiento o posibles ataques con Monitor de modelos de SageMaker.
Mejores prácticas de seguridad de acceso
Cuando se trata de asegurar el acceso a sus cargas de trabajo de IA, se trata de mantener las cosas ajustadas y controladas durante todo el ciclo de vida, en tiempos de entrenamiento, procesamiento de datos o inferencia. Para evitar acciones no autorizadas o escalada de privilegios:
Aplicar Prácticas recomendadas de seguridad de IAM de AWS en todos los roles, con un enfoque especial en hacer cumplir el principio de privilegios mínimos con todos los roles de IAM y habilitar MFA para el acceso administrativo a los recursos de IA.
Implemente sus modelos de IA de forma segura siguiendo Prácticas recomendadas de seguridad de los puntos de enlace de Amazon SageMaker.
Mejores prácticas de seguridad de aplicaciones
Mantenga una vigilancia constante sobre sus aplicaciones de IA para detectar vulnerabilidades, anomalías y amenazas en evolución desde el principio:
Supervise el rendimiento y el estado de los modelos y aplicaciones de IA en tiempo real con Amazon CloudWatch.
Definir Reglas de AWS Config para garantizar que los recursos de IA estén configurados de acuerdo con las mejores prácticas de seguridad.
Revise los SLA y T&Cs para todos los modelos de AWS y proveedores externos subyacentes, por ejemplo, si se utiliza Amazon Bedrock implementará DeepSeek, asegúrese de revisar también T de DeepSeek&Cs.
Al final, construir una defensa de múltiples capas es clave. Al integrar estas medidas de seguridad de IA recomendadas en su marco de seguridad de AWS, puede capacitar a su equipo para innovar con confianza con IA todos los días.
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Seguridad de IA de AWS con Wiz AI-SPM
Wiz AI-SPM es una oferta especializada dentro de la suite Wiz CNAPP diseñada para proporcionar visibilidad continua y defensa proactiva para sus servicios de IA en la nube.
En el entorno acelerado de hoy, donde los riesgos de seguridad de la IA siempre están evolucionando, Wiz AI-SPM ofrece una solución unificada que mantiene seguros sus sistemas de IA alojados en la nube. Exploremos tres funcionalidades principales de Wiz AI-SPM:
Wiz AI-SPM ofrece gestión de inventario de IA para una visibilidad completa de la pila para que siempre sepa exactamente qué activos de IA tiene en ejecución.
Te brinda visibilidad de principio a fin en las canalizaciones de IA, incluyendo los modelos, datos, aplicación e infraestructura en los que se ejecutan.
Con sus sólidas capacidades de análisis de rutas de ataque, Wiz AI-SPM realiza escaneos completos en busca de datos, modelos de IA y seguridad de servicios de IA. Esto incluye la identificación de posibles usos indebidos específicos de la IA, como los puntos finales del modelo expuestos incorrectamente, los conjuntos de datos de entrenamiento de acceso público o las configuraciones incorrectas de IAM que podrían permitir el movimiento lateral de roles de bajo privilegio a servicios críticos de IA como SageMaker o Bedrock o a datos de entrenamiento confidenciales. También ofrece detección de amenazas para que las canalizaciones de IA detecten errores, marcando comportamientos de riesgo, como un modelo de IA invocado de países nunca antes vistos.
Wiz AI-SPM puede clasificar los riesgos de seguridad de la IA con reglas de configuración de IA integradas y priorización de riesgos一lo que significa que puede identificar rápidamente qué problemas necesitan atención inmediata y tomar medidas antes de que se intensifiquen.
Y para que sea más fácil que nunca incorporar controles de seguridad avanzados en sus flujos de trabajo existentes, Wiz está ampliando continuamente sus integraciones y ofertas de terceros soporte directo para los servicios de AWS一incluyendo SageMaker y Bedrock para la seguridad integrada de IA de AWS.
Más allá de la defensa de IA, Wiz AI-SPM también aprovecha la propia IA para operaciones de seguridad avanzadas (SecOps) con AWS:
El Complemento para desarrolladores de Amazon Q le permite acceder a información de seguridad impulsada por Wiz directamente desde la consola de AWS, lo que agiliza el proceso de monitoreo.
Detección y remediación automatizadas para riesgos en datos, modelos, IAM y cadena de suministro – incluyendo vulnerabilidades identificadas a través de Amazon Bedrock – te ayuda a mantenerte un paso por delante de posibles amenazas.
¿La conclusión? La integración fluida de Wiz AI-SPM con AWS no solo mejora tu Seguridad de la IA pero también simplifica el cumplimiento y la eficiencia operativa. Está diseñado para evolucionar con su infraestructura, ofreciendo protección continua a medida que su entorno de nube se amplía.
¿Qué sigue?
Con la adopción de IA disparada, es hora de evaluar su postura de seguridad de IA actual y determinar dónde se pueden realizar mejoras. Al implementar las prácticas recomendadas de AWS y seguir las instrucciones descritas en este artículo, puede defenderse de los riesgos de IA en evolución y adelantarse a las amenazas.
¿Listo para explorar Wiz AI-SPM para descubrir una solución avanzada e integrada que se conecta directamente con AWS y otras plataformas de IA? Visite el Página web de Wiz para IA, o si prefieres un Demostración en vivo, nos encantaría ponernos en contacto contigo.