Por que a segurança de IA para a AWS é importante
A adoção da IA acontece na nuvem, o que não é surpresa: a escalabilidade e a agilidade da nuvem a tornam o lugar perfeito para a inovação da IA. Para acompanhar esse rápido crescimento, os provedores de nuvem têm expandido suas ofertas de IA com a mesma rapidez. A AWS, em particular, agora oferece 13 serviços de IA prontos para uso, juntamente com uma variedade de soluções de infraestrutura de IA autogerenciadas e totalmente gerenciadas.
Mas com a rápida adoção vem um risco elevado. Desafios de segurança em IA, como Envenenamento de dados, riscos na cadeia de suprimentos e ataques adversariais são preocupações muito reais. Nossa equipe de pesquisa da Wiz descobriu duas vulnerabilidades de IA do mundo real na AWS em 2024: uma Potencial vulnerabilidade de ataque entre locatários e Atividade de sequestro de LLM.
Como desenvolvedores, entender e implementar as melhores práticas de segurança de IA na AWS é fundamental para impulsionar a inovação de IA na nuvem e, ao mesmo tempo, proteger sua organização. Você pode começar descobrindo os 7 principais Riscos de segurança da IA Você deve estar ciente disso.
AWS AI Security Best Practices [Cheat Sheet]
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Recapitulação: Quais serviços de IA a AWS oferece?
Desde o início, a AWS se posicionou como um balcão único para desenvolvedores de IA, oferecendo um pacote abrangente que cobre todo o ciclo de vida da IA. Esteja você preparando dados, treinando modelos ou implantando-os em produção, o portfólio da AWS tem tudo o que você precisa.
No centro de tudo está AWS SageMaker, uma plataforma centralizada que simplifica o desenvolvimento e o gerenciamento de IA de ponta a ponta. O SageMaker não apenas simplifica o treinamento e a implantação de modelos, mas também fornece ferramentas robustas de monitoramento e otimização, tornando-o o favorito para desenvolvedores que valorizam a eficiência e a escalabilidade.
Mas isso é apenas a ponta do iceberg. A AWS oferece uma variedade de serviços gerenciados de IA Adaptado a diversos casos de uso 一 desde processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem até análise preditiva e tomada de decisão automatizada.
Esses serviços variam de soluções autogerenciadas que oferecem controle total sobre seu ambiente a ofertas totalmente gerenciadas que permitem que você se concentre na criação de seu aplicativo enquanto a AWS lida com o trabalho pesado. Essa flexibilidade permite que você encontre o equilíbrio certo entre requisitos técnicos, facilidade de adoção, custo, experiência necessária e necessidades de personalização.
Indo um pouco mais fundo nos bastidores, você descobrirá que a AWS fornece um poderoso conjunto de opções computacionais para Infraestrutura de IA. Se você estiver aproveitando instâncias do EC2 otimizadas para machine learning ou ambientes conteinerizados via ECS e EKS, a plataforma foi projetada para escalar com sua carga de trabalho.
Além disso, a AWS oferece um sólido Base de dados de ponta a ponta para IA一 com serviços como Amazon S3 para armazenamento, AWS Glue para integração de dados e outras ferramentas de dados que garantem que seus conjuntos de dados sejam seguros e prontamente acessíveis. O ecossistema da AWS também se integra perfeitamente a várias ferramentas de terceiros, especialmente com Soluções de parceiros GenAI, permitindo que os desenvolvedores experimentem diferentes opções para impulsionar a inovação.
Em essência, a AWS oferece um pacote completo para empresas que desejam criar, implantar e escalar aplicativos de IA, garantindo integração, escalabilidade e segurança perfeitas. Ainda assim, é importante observar que, embora esses recursos sejam poderosos, os desenvolvedores devem lidar com os riscos de segurança que acompanham essas soluções abrangentes.
AI Security Sample Assessment
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Qual é o modelo de responsabilidade compartilhada da AWS para IA?
A computação em nuvem traz garantias de segurança inerentes, mas lembre-se de que a segurança é uma responsabilidade compartilhada entre você e seu provedor de nuvem. Enquanto Modelo de responsabilidade compartilhada da AWS refere-se geralmente à computação em nuvem, pode ser estendido a aplicativos de IA na nuvem.
No modelo da AWS, a AWS cuida da segurança da nuvem — a infraestrutura subjacente, hardware e serviços gerenciados — enquanto você, o cliente, é responsável por proteger o que coloca na nuvem, incluindo seus dados, aplicações e modelos de IA.
Quando se trata de cargas de trabalho de IA, essa responsabilidade compartilhada se estende ainda mais: você deve garantir que seus conjuntos de dados sejam protegidos, seus modelos sejam treinados e implantados com segurança e seus controles de acesso sejam gerenciados com rigor. Especificamente, isso significa proteger os dados contra problemas como ataques de envenenamento de dados, proteger modelos de técnicas de IA adversárias e gerenciar o acesso por meio de políticas robustas de IAM.
Ao entender esses quatro pilares – dados, modelos, acesso e aplicações – você pode alinhar sua estratégia de segurança em IA com As melhores práticas da AWS para construir IA responsável, garantindo que sua IA permaneça forte e segura no cenário de ameaças em rápida mudança de hoje.
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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Quais são os principais riscos de segurança da IA na AWS?
Como vimos, proteger cargas de trabalho de IA na AWS vem com um conjunto único de desafios. Faz sentido, considerando a intrincada interação de dados, modelos, acesso e aplicativos 一 que são sua responsabilidade de segurança na nuvem AWS. Vamos detalhar os principais riscos de segurança de IA que você precisa considerar:
Riscos de dados: Ao alimentar seus sistemas de IA, lembre-se de que nem todos os dados são dados seguros. Como base da IA, os dados precisam de controles de segurança que neutralizem:
Envenenamento de dados: Agentes mal-intencionados introduzem dados corrompidos ou enganosos em conjuntos de treinamento, o que pode distorcer o desempenho do modelo e levar a resultados não confiáveis.
Criptografia insuficiente: Informações confidenciais podem ser expostas se os dados não forem criptografados corretamente durante o armazenamento ou trânsito.
Violações de privacidade de dados: A falta de medidas de proteção de dados expõe informações críticas do usuário, violando os regulamentos de privacidade e colocando seus sistemas em risco.
Riscos do modelo: Seus modelos são o coração de sua solução de IA e precisam de proteção contra manipulação direta, como:
Ataques adversários de IA: Manipulações sutis são projetadas para confundir ou enganar os modelos de aprendizado de máquina, levando a previsões errôneas.
Roubo de modelo: Os invasores replicam sua arquitetura e pesos de modelo proprietários, prejudicando sua vantagem competitiva.
Desvio do modelo: Um desvio gradual do desempenho de um modelo ao longo do tempo devido à mudança de padrões de dados resulta em precisão degradada se você não combater esse risco por meio de monitoramento e atualizações contínuas.
Riscos de acesso: O acesso seguro é fundamental para proteger seu ambiente de IA. Os principais riscos de acesso incluem:
Políticas fracas do IAM: Permissões de acesso excessivamente amplas permitem que usuários não autorizados interajam com seus sistemas de IA.
Escalonamento de privilégios: Os invasores podem obter permissões elevadas para acessar ou modificar recursos confidenciais.
Acesso inseguro à API: Vulnerabilidades em APIs fornecem pontos de entrada para exploração por usuários não autorizados.
Riscos de aplicação: Seus aplicativos de IA exigem supervisão constante para evitar vulnerabilidades como:
Pipelines configurados incorretamente: Configurações incorretas podem expor inadvertidamente seus modelos ou dados a partes não intencionais.
Uso indevido do modelo: Intencional ou acidental, isso pode levar à aplicação inadequada ou até mesmo à manipulação das saídas de IA.
Riscos de dependência de terceiros: Serviços ou bibliotecas externos podem introduzir suas próprias vulnerabilidades de segurança.
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Melhores práticas para proteger trabalhos de IA no AWS
Enquanto seu Gestão de riscos de IA A prática deve geralmente se aplicar a uma variedade de soluções; pode fazer diferença adaptar os controles para uma infraestrutura específica, por isso recomendamos aplicar controles de segurança específicos da AWS para suas cargas de trabalho de IA da AWS.
Vamos detalhar algumas práticas de segurança chave da AWS que podem mitigar riscos e otimizar suas operações:
Práticas recomendadas de segurança de dados
Proteja os dados durante todo o ciclo de vida para garantir que a privacidade e a integridade dos dados nunca sejam comprometidas:
Use o Amazon Macie para descobrir, classificar e proteger automaticamente dados confidenciais, especialmente dados estruturados que contêm informações de identificação pessoal (PII). Observe que o Macie é otimizado para PII estruturado no Amazon S3, por isso é importante emparelhá-lo com outras ferramentas ou técnicas para dados não estruturados ou não PII.
Configure seus pipelines de IA para redigir automaticamente PII em seus conjuntos de dados com Organização de dados do SageMaker.
Certifique-se de que todos os dados sejam criptografados na AWS, tanto em repouso quanto em trânsito, usando o AWS KMS para gerenciamento centralizado de chaves, criptografia S3 e protocolos SSL/TLS.
Práticas recomendadas de segurança de modelo
Proteja seus modelos de IA tanto de ameaças externas quanto internas para garantir que suas aplicações de IA funcionem como esperado em sua essência:
Usar Instâncias de bloco de anotações do SageMaker experimentar e empregar técnicas como treinamento adversário que melhoram a resistência do modelo a ataques de IA.
Detecte problemas de viés de modelo e explicabilidade com SageMaker Clarify.
Acompanhe continuamente o desempenho do modelo e detecte problemas como desvio de desempenho ou possíveis ataques com Monitor de modelo do SageMaker.
Práticas recomendadas de segurança de acesso
Quando se trata de proteger o acesso às suas cargas de trabalho de IA, trata-se de manter as coisas rígidas e controladas durante todo o ciclo de vida, em momentos de treinamento, processamento de dados ou inferência. Para evitar ações não autorizadas ou escalonamento de privilégios:
Aplicar Melhores práticas de segurança do IAM da AWS em todas as funções, com foco especial na aplicação do princípio do menor privilégio com todas as funções do IAM e na habilitação da MFA para acesso administrativo aos recursos de IA.
Implante seus modelos de IA com segurança seguindo Melhores práticas de segurança de endpoint do Amazon SageMaker.
Práticas recomendadas de segurança de aplicativos
Mantenha uma vigilância contínua sobre seus aplicativos de IA para identificar vulnerabilidades, anomalias e ameaças evolutivas precocemente:
Monitore o desempenho e a integridade de modelos e aplicativos de IA em tempo real com Amazon CloudWatch.
Definir Regras do AWS Config para garantir que os recursos de IA sejam configurados de acordo com as melhores práticas de segurança.
Revise os SLAs e T&Cs para todos os modelos da AWS e provedores terceirizados subjacentes 一 por exemplo, se estiver usando Amazon Bedrock implantará o DeepSeek, certifique-se de revisar também T da DeepSeek&Cs.
No final, construir uma defesa em várias camadas é fundamental. Ao integrar essas medidas de segurança de IA recomendadas em sua estrutura de segurança da AWS, você pode capacitar sua equipe a inovar com confiança com a IA todos os dias.
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Segurança de IA da AWS com Wiz AI-SPM
Wiz AI-SPM é uma oferta especializada dentro do pacote Wiz CNAPP projetada para fornecer visibilidade contínua e defesa proativa para seus serviços de IA na nuvem.
No ambiente acelerado de hoje, onde os riscos de segurança de IA estão sempre evoluindo, o Wiz AI-SPM oferece uma solução unificada que mantém seus sistemas de IA hospedados na nuvem seguros. Vamos explorar três funcionalidades principais do Wiz AI-SPM:
Wiz AI-SPM oferece gerenciamento de inventário de IA para visibilidade de pilha completa para que você sempre saiba exatamente quais ativos de IA você está executando.
Ele oferece visibilidade de ponta a ponta nas pipelines de IA, incluindo os modelos, dados, aplicativos e a infraestrutura em que eles são executados.
Com seus recursos robustos de análise de caminho de ataque, o Wiz AI-SPM realiza varreduras abrangentes de dados, modelo de IA e segurança de serviços de IA. Isso inclui a identificação de possíveis usos indevidos específicos da IA, como endpoints de modelo expostos incorretamente, conjuntos de dados de treinamento acessíveis publicamente ou configurações incorretas do IAM que podem permitir a movimentação lateral de funções de baixo privilégio para serviços críticos de IA, como SageMaker ou Bedrock, ou para dados confidenciais de treinamento. Ele também oferece detecção de ameaças para pipelines de IA para detectar abusos, sinalizando comportamentos de risco, como um modelo de IA invocado de países nunca antes vistos.
Wiz AI-SPM pode fazer a triagem de riscos de segurança de IA com regras de configuração de IA integradas e priorização de riscos一o que significa que você pode identificar rapidamente quais problemas precisam de atenção imediata e agir antes que eles aumentem.
E para tornar mais fácil do que nunca incorporar controles avançados de segurança em seus fluxos de trabalho existentes, a Wiz está continuamente expandindo suas integrações e ofertas de terceiros suporte direto para serviços da AWS一incluindo SageMaker e Bedrock para segurança integrada de IA da AWS.
Além da defesa de IA, Wiz AI-SPM também utiliza a própria IA para operações de segurança avançadas (SecOps) com AWS:
O Plug-in do Amazon Q Developer permite que você acesse insights de segurança com tecnologia Wiz diretamente do console da AWS, simplificando o processo de monitoramento.
Detecção e remediação automatizadas para riscos em dados, modelos, IAM e cadeia de suprimentos – incluindo vulnerabilidades identificadas via Amazon Bedrock – ajuda você a se manter um passo à frente de ameaças potenciais.
Ponto-chave? A integração integrada da Wiz AI-SPM com a AWS não só aprimora seu Segurança de IA mas também simplifica a conformidade e a eficiência operacional. Ele foi desenvolvido para evoluir com sua infraestrutura, oferecendo proteção contínua à medida que seu ambiente de nuvem é dimensionado.
O que vem a seguir?
Com a adoção da IA disparando, é hora de avaliar sua postura atual de segurança de IA e determinar onde melhorias podem ser feitas. Ao implementar as melhores práticas da AWS e seguir as orientações descritas neste artigo, você pode se defender contra a evolução dos riscos de IA e ficar à frente das ameaças.
Pronto para explorar o Wiz AI-SPM para descobrir uma solução avançada e integrada que se conecta diretamente à AWS e a outras plataformas de IA? Visite o Página da Web do Wiz para IA, ou se preferir um demonstração ao vivo, adoraríamos nos conectar com você.