Guide pratique sur les bonnes pratiques de sécurité AWS AI

Après avoir lu cet aide-mémoire, vous serez en mesure de :

• Sécuriser le développement et le déploiement de modèles IA grâce à des garde-fous et une supervision natifs d'AWS.

• Créer des politiques IAM et des garde-fous à l'échelle de l'organisation pour empêcher les accès avec des privilèges excessifs aux services d'IA.

• Protéger les endpoints d'inférence, publics comme privés, contre l'utilisation abusive des modèles, les fuites de données et les injections de prompts.

• Évaluer et mettre en quarantaine les modèles tiers afin de réduire les risques liés à la chaîne d'approvisionnement.

• Intégrer une gouvernance de l'IA responsable qui s'aligne sur AWS, le NIST et les Cadres réglementaires.

• Étendre la surveillance native d'AWS avec Wiz AI-SPM pour une visibilité unifiée et une analyse des chemins d'attaque sur l'ensemble des clouds.

Ce guide pratique est-il fait pour vous ?

Ce guide s'adresse aux CISO, leaders de la sécurité cloud et professionnels de la sécurité qui conçoivent et déploient des applications d'IA à l'aide de services d'IA gérés par AWS. Il est essentiel pour ceux qui reconnaissent que les contrôles de sécurité AWS par défaut et les outils de sécurité cloud généralistes ne suffisent souvent pas à répondre aux risques spécifiques liés aux environnements de développement de l'IA.

Que contient-il ?

• Sécuriser le développement de modèles (données, modèle, artefacts).

• Appliquer le principe du moindre privilège IAM en utilisant des SCP et des autorisations précises.

• Sécuriser les endpoints d'inférence via l'isolation réseau (PrivateLink) et des défenses multicouches (WAF/API Gateway).

• Protéger les modèles tiers en analysant et en mettant en quarantaine les fichiers de modèles externes.

• Prioriser une IA responsable avec la gouvernance, les Model Cards et Bedrock Guardrails.

• Mettre en œuvre une surveillance robuste en utilisant CloudTrail, Model Monitor et GuardDuty tout au long du cycle de vie de l'IA.