Perché la sicurezza dell'IA per AWS è importante
L'adozione dell'intelligenza artificiale avviene nel cloud, il che non sorprende: la scalabilità e l'agilità del cloud lo rendono il luogo perfetto per l'innovazione dell'intelligenza artificiale. Per tenere il passo con questa rapida crescita, i fornitori di cloud hanno ampliato le loro offerte di intelligenza artificiale altrettanto velocemente. AWS, in particolare, offre ora 13 servizi di intelligenza artificiale pronti all'uso insieme a una gamma di soluzioni di infrastruttura di intelligenza artificiale autogestite o completamente gestite.
Ma con una rapida adozione aumentano i rischi. Sfide di sicurezza dell'IA come Avvelenamento dei dati, i rischi nella catena di approvvigionamento e gli attacchi avversariali sono preoccupazioni molto reali. Nel 2024 il nostro team di ricerca Wiz ha scoperto due vulnerabilità dell'intelligenza artificiale nel mondo reale su AWS: a Potenziale vulnerabilità di attacco tra tenant e Attività di dirottamento LLM.
In qualità di sviluppatori, comprendere e implementare le best practice di sicurezza dell'IA su AWS è fondamentale per promuovere l'innovazione dell'IA nel cloud, salvaguardando al contempo la tua organizzazione. Puoi iniziare scoprendo i primi 7 Rischi per la sicurezza dell'IA Dovresti esserne consapevole.
AWS AI Security Best Practices [Cheat Sheet]
Get tips on how to secure AI model development and deployment with AWS-native guardrails and monitoring.
Riepilogo: quali servizi di intelligenza artificiale offre AWS?
Fin dall'inizio, AWS si è posizionato come uno sportello unico per gli sviluppatori di intelligenza artificiale, offrendo una suite completa che copre l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale. Che tu stia preparando dati, addestrando modelli o distribuendoli in produzione, il portafoglio di AWS ti copre.
Al centro di tutto c'è AWS SageMaker, una piattaforma centralizzata che semplifica lo sviluppo e la gestione dell'intelligenza artificiale end-to-end. SageMaker non solo semplifica l'addestramento e l'implementazione dei modelli, ma fornisce anche solidi strumenti di monitoraggio e ottimizzazione, rendendolo uno dei preferiti dagli sviluppatori che apprezzano sia l'efficienza che la scalabilità.
Ma questa è solo la punta dell'iceberg. AWS offre una varietà di servizi di intelligenza artificiale gestiti Su misura per diversi casi d'uso一dall'elaborazione del linguaggio naturale e dal riconoscimento delle immagini all'analisi predittiva e al processo decisionale automatizzato.
Questi servizi vanno da soluzioni autogestite che ti danno il pieno controllo sul tuo ambiente a offerte completamente gestite che ti consentono di concentrarti sulla creazione della tua applicazione mentre AWS gestisce il lavoro pesante. Questa flessibilità consente di trovare il giusto equilibrio tra requisiti tecnici, facilità di adozione, costi, competenze richieste ed esigenze di personalizzazione.
Scavando un po' più a fondo sotto il cofano, scoprirai che AWS fornisce un potente set di opzioni computazionali per Infrastruttura di intelligenza artificiale. Sia che tu stia sfruttando istanze EC2 ottimizzate per il machine learning o ambienti containerizzati tramite ECS ed EKS, la piattaforma è progettata per adattarsi al tuo carico di lavoro.
Inoltre, AWS offre un solido base di dati end-to-end per l'intelligenza artificiale一con servizi come Amazon S3 per l'archiviazione, AWS Glue per l'integrazione dei dati e altri strumenti di dati che garantiscono che i tuoi set di dati siano sicuri e facilmente accessibili. L'ecosistema di AWS si integra perfettamente anche con numerosi strumenti di terze parti, in particolare con Soluzioni dei partner GenAI, consentendo agli sviluppatori di sperimentare diverse opzioni per potenziare l'innovazione.
In sostanza, AWS offre una suite completa per le aziende che desiderano creare, distribuire e scalare applicazioni di intelligenza artificiale, garantendo al contempo integrazione, scalabilità e sicurezza senza soluzione di continuità. Tuttavia, è importante notare che, sebbene queste funzionalità siano potenti, gli sviluppatori devono affrontare i rischi per la sicurezza che derivano da soluzioni così complete.
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Qual è il modello di responsabilità condivisa di AWS per l'AI?
Il cloud computing offre garanzie di sicurezza intrinseche, ma tieni presente che la sicurezza è una responsabilità condivisa tra te e il tuo provider di servizi cloud. Mentre Il modello di responsabilità condivisa di AWS si riferisce generalmente al cloud computing, può essere esteso alle applicazioni di intelligenza artificiale sul cloud.
Nel modello AWS, AWS si occupa della sicurezza del cloud—dell'infrastruttura sottostante, dell'hardware e dei servizi gestiti—mentre tu, il cliente, sei responsabile di proteggere ciò che metti nel cloud, inclusi i tuoi dati, applicazioni e modelli di intelligenza artificiale.
Quando si tratta di carichi di lavoro di intelligenza artificiale, questa responsabilità condivisa si estende ulteriormente: è necessario assicurarsi che i set di dati siano protetti, che i modelli siano addestrati e distribuiti in modo sicuro e che i controlli di accesso siano gestiti in modo rigoroso. In particolare, ciò significa salvaguardare i dati da problemi come gli attacchi di avvelenamento dei dati, proteggere i modelli dalle tecniche di intelligenza artificiale avversarie e gestire l'accesso attraverso solide policy IAM.
Comprendendo questi quattro pilastri – dati, modelli, accesso e applicazioni – puoi allineare la tua strategia di sicurezza AI con Le migliori pratiche di AWS per costruire un'IA responsabile, assicurandoti che la tua IA rimanga forte e sicura nel panorama delle minacce in rapido cambiamento di oggi.
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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Quali sono i principali rischi di sicurezza dell'AI di AWS?
Come abbiamo visto, la protezione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale su AWS comporta una serie di sfide uniche. Ha senso, considerando l'intricata interazione di dati, modelli, accesso e applicazioni, che sono la tua responsabilità in materia di sicurezza sul cloud AWS. Analizziamo i principali rischi per la sicurezza dell'IA che devi considerare:
Rischi relativi ai dati: Quando alimentate i vostri sistemi di intelligenza artificiale, ricordate che non tutti i dati sono dati sicuri. Come fondamento dell'intelligenza artificiale, i dati necessitano di controlli di sicurezza che contrastino:
Avvelenamento dei dati: Gli attori malintenzionati introducono dati danneggiati o fuorvianti nei set di addestramento, il che può distorcere le prestazioni del modello e portare a risultati inaffidabili.
Crittografia insufficiente: Le informazioni sensibili possono essere esposte se i dati non vengono crittografati correttamente durante l'archiviazione o il transito.
Violazioni della protezione dei dati: La mancanza di misure di protezione dei dati espone le informazioni critiche degli utenti, violando le normative sulla privacy e mettendo a rischio i sistemi.
Rischi del modello: I modelli sono il cuore della soluzione di intelligenza artificiale e hanno bisogno di protezione contro la manipolazione diretta come:
Attacchi dell'IA avversaria: Le manipolazioni sottili sono progettate per confondere o ingannare i modelli di apprendimento automatico, portando infine a previsioni errate.
Furto di modelli: Gli aggressori replicano l'architettura e il peso del modello proprietario, compromettendo il vantaggio competitivo.
Deriva del modello: Una deviazione graduale delle prestazioni di un modello nel tempo a causa della modifica dei modelli di dati comporta una riduzione dell'accuratezza se non si combatte questo rischio attraverso il monitoraggio e gli aggiornamenti continui.
Rischi di accesso: L'accesso sicuro è fondamentale per proteggere l'ambiente di intelligenza artificiale. I principali rischi di accesso includono:
Policy IAM deboli: Autorizzazioni di accesso troppo ampie consentono a utenti non autorizzati di interagire con i tuoi sistemi di intelligenza artificiale.
Escalation dei privilegi: Gli utenti malintenzionati possono ottenere autorizzazioni elevate per accedere o modificare le risorse sensibili.
Accesso API non sicuro: Le vulnerabilità nelle API forniscono punti di ingresso per lo sfruttamento da parte di utenti non autorizzati.
Rischi dell'applicazione: Le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono una supervisione costante per prevenire vulnerabilità quali:
Pipeline configurate in modo errato: Le configurazioni errate possono esporre inavvertitamente i modelli o i dati a parti non intenzionali.
Uso improprio del modello: Intenzionale o accidentale, questo può portare a un'applicazione inappropriata o addirittura alla manipolazione degli output dell'intelligenza artificiale.
Rischi di dipendenza da terzi: I servizi esterni o le librerie possono introdurre le proprie vulnerabilità di sicurezza.
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Migliori pratiche per la sicurezza dei workloads AI su AWS
Mentre il tuo Gestione del rischio tramite IA La pratica dovrebbe generalmente applicarsi a una varietà di soluzioni; può fare la differenza adattare i controlli a un'infrastruttura specifica, quindi consigliamo di applicare controlli di sicurezza specifici AWS per i tuoi carichi di lavoro di IA AWS.
Analizziamo alcune migliori pratiche di sicurezza AWS chiave che possono sia mitigare i rischi sia ottimizzare le tue operazioni:
Migliori pratiche per la sicurezza dei dati
Proteggi i dati durante l'intero ciclo di vita per garantire che la privacy e l'integrità dei dati non siano mai compromesse:
Utilizza Amazon Macie per rilevare, classificare e proteggere automaticamente i dati sensibili, in particolare i dati strutturati contenenti informazioni di identificazione personale (PII). Tieni presente che Macie è ottimizzato per le informazioni personali strutturate in Amazon S3, quindi è importante abbinarlo ad altri strumenti o tecniche per dati non strutturati o non PII.
Configura le pipeline di intelligenza artificiale per oscurare automaticamente le informazioni personali nei tuoi set di dati con SageMaker Data Wrangler.
Assicurati che tutti i dati siano crittografati su AWS, sia a riposo che in transito, utilizzando AWS KMS per la gestione centralizzata delle chiavi, la crittografia S3 e i protocolli SSL/TLS.
Migliori pratiche per la sicurezza dei modelli
Proteggi i tuoi modelli AI sia da minacce esterne che interne per garantire che le tue applicazioni AI funzionino come previsto nel loro nucleo:
Usare Istanze notebook SageMaker sperimentare e utilizzare tecniche come l'addestramento antagonista che migliorano la resistenza del modello agli attacchi dell'intelligenza artificiale.
Rileva i problemi di distorsione e spiegabilità del modello con SageMaker chiarisce.
Monitora continuamente le prestazioni del modello e rileva problemi come la deriva delle prestazioni o potenziali attacchi con Monitor per modelli SageMaker.
Migliori pratiche per la sicurezza degli accessi
Quando si tratta di proteggere l'accesso ai carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, si tratta di mantenere le cose strette e controllate durante l'intero ciclo di vita, durante l'addestramento, l'elaborazione dei dati o l'inferenza. Per evitare azioni non autorizzate o l'escalation dei privilegi:
Applicare Best practice di sicurezza IAM di AWS in tutti i ruoli, con particolare attenzione all'applicazione del principio del privilegio minimo con tutti i ruoli IAM e all'abilitazione dell'MFA per l'accesso amministrativo alle risorse di intelligenza artificiale.
Distribuisci i tuoi modelli di intelligenza artificiale in modo sicuro seguendo Best practice per la sicurezza degli endpoint di Amazon SageMaker.
Migliori pratiche per la sicurezza delle applicazioni
Mantieni una sorveglianza attenta sulle tue applicazioni AI al fine di individuare precocemente vulnerabilità, anomalie e minacce in evoluzione:
Monitora le prestazioni e lo stato di salute dei modelli e delle applicazioni di intelligenza artificiale in tempo reale con Amazon CloudWatch.
Definire Regole di AWS Config per garantire che le risorse di intelligenza artificiale siano configurate in base alle best practice di sicurezza.
Rivedere gli SLA e T&C per tutti i modelli AWS e i fornitori di terze parti sottostanti, ad esempio, se si utilizza Amazon Bedrock implementerà DeepSeek, assicurati di rivedere anche T di DeepSeek&Cs.
Alla fine, costruire una difesa a più livelli è fondamentale. Integrando queste misure di sicurezza consigliate per l'intelligenza artificiale nel framework di sicurezza AWS, puoi consentire al tuo team di innovare con sicurezza con l'intelligenza artificiale ogni giorno.
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Sicurezza AI AWS con Wiz AI-SPM
Wiz AI-SPM è un'offerta specializzata all'interno della suite Wiz CNAPP progettata per fornire visibilità continua e difesa proattiva per i tuoi servizi di intelligenza artificiale nel cloud.
Nell'ambiente frenetico di oggi, in cui i rischi per la sicurezza dell'IA sono in continua evoluzione, Wiz AI-SPM offre una soluzione unificata che mantiene sicuri i tuoi sistemi di IA ospitati nel cloud. Esploriamo tre funzionalità principali di Wiz AI-SPM:
Wiz AI-SPM offre una gestione dell'inventario basata sull'intelligenza artificiale per una visibilità completa dello stack in modo da sapere sempre esattamente quali risorse AI hai in esecuzione.
Offre visibilità end-to-end nei pipeline AI inclusi i modelli, i dati, l'applicazione e l'infrastruttura su cui sono eseguiti.
Grazie alle sue solide capacità di analisi del percorso di attacco, Wiz AI-SPM esegue scansioni complete per la sicurezza dei dati, dei modelli di intelligenza artificiale e dei servizi di intelligenza artificiale. Ciò include l'identificazione di potenziali usi impropri specifici dell'IA, come endpoint del modello esposti in modo improprio, set di dati di addestramento accessibili al pubblico o configurazioni errate dell'IAM che potrebbero consentire il passaggio laterale da ruoli con privilegi limitati a servizi di IA critici come SageMaker o Bedrock o a dati di addestramento sensibili. Offre inoltre il rilevamento delle minacce per le pipeline di intelligenza artificiale per rilevare i misus, segnalando comportamenti rischiosi come un modello di intelligenza artificiale invocato da paesi precedentemente non visti.
Wiz AI-SPM può valutare i rischi per la sicurezza dell'intelligenza artificiale con regole di configurazione dell'intelligenza artificiale integrate e definizione delle priorità dei rischiCiò significa che puoi identificare rapidamente quali problemi richiedono un'attenzione immediata e agire prima che si aggravino.
E per rendere più facile che mai l'integrazione di controlli di sicurezza avanzati nei flussi di lavoro esistenti, Wiz espande continuamente le sue integrazioni e offerte di terze parti supporto diretto per i servizi AWS一include SageMaker e Bedrock per la sicurezza integrata dell'IA di AWS.
Oltre alla difesa AI, Wiz AI-SPM sfrutta anche l'AI stessa per operazioni di sicurezza avanzate (SecOps) con AWS:
Le Plug-in per sviluppatori Amazon Q consente di accedere alle informazioni sulla sicurezza basate su Wiz direttamente dalla console AWS, semplificando il processo di monitoraggio.
Rilevamento e bonifica automatica per i rischi nei dati di base, nei modelli, nell'IAM e nella catena di approvvigionamento – incluse vulnerabilità identificate tramite Amazon Bedrock – ti aiuta a restare un passo avanti alle potenziali minacce.
La conclusione? L'integrazione fluida di Wiz AI-SPM con AWS non solo migliora il tuo Sicurezza dell'IA ma semplifica anche la conformità e l'efficienza operativa. È progettato per evolversi con l'infrastruttura, offrendo una protezione continua man mano che l'ambiente cloud si espande.
Qual è il prossimo passo?
Con l'adozione dell'intelligenza artificiale alle stelle, è il momento di valutare la tua attuale posizione di sicurezza dell'intelligenza artificiale e determinare dove è possibile apportare miglioramenti. Implementando le best practice di AWS e seguendo le linee guida descritte in questo articolo, puoi difenderti dai rischi dell'IA in evoluzione e stare al passo con le minacce.
Sei pronto a esplorare Wiz AI-SPM per scoprire una soluzione avanzata e integrata che si connette direttamente con AWS e altre piattaforme di intelligenza artificiale? Visita il Pagina web di Wiz per l'intelligenza artificiale, o se preferisci un Demo dal vivo, ci piacerebbe entrare in contatto con te.