Con el creciente interés en la adopción de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, Amazon Bedrock se posiciona como una herramienta clave para las organizaciones que buscan innovar mientras mantienen la seguridad de sus datos. Un reciente estudio sobre el Índice de Adopción de IA Generativa de AWS revela que un 45% de los responsables de IT encuestados planean priorizar herramientas de IA generativa en sus presupuestos para 2025. Esta tendencia resalta la necesidad de protegerse contra configuraciones erróneas que puedan dar lugar a fugas de datos o accesos no autorizados a los modelos.
Amazon Bedrock incorpora características de seguridad de nivel empresarial, asegurando la privacidad de los datos mediante cifrado tanto en tránsito como en reposo, lo que permite a las organizaciones mantener el control total sobre sus claves de cifrado. Además, asegura que la información ingresada en sus modelos no sea compartida con proveedores ni utilizada para el entrenamiento de modelos de base, garantizando un alto grado de confidencialidad. Las medidas de seguridad extensas incluyen un abarque de normativas de cumplimiento claves como ISO, HIPAA y GDPR, haciéndola apta para industrias reguladas.
Para mejorar aún más esta infraestructura de seguridad, AWS ha colaborado con Datadog, que ofrece monitoreo integral de la seguridad en entornos de IA. La integración de Datadog Cloud Security permite la identificación de riesgos y configuraciones erróneas en tiempo real, ofreciendo una vista holística de la infraestructura de IA y priorizando los hallazgos en función de su criticidad empresarial.
Recientemente, Datadog ha anunciado nuevas capacidades de seguridad que facilitan la detección y corrección de configuraciones incorrectas en Amazon Bedrock antes de que se conviertan en incidentes de seguridad. Esta integración permite a las organizaciones implementar controles de seguridad robustos mientras utilizan las capacidades de Amazon Bedrock.
La colaboración entre AWS y Datadog también responde a la creciente demanda entre los clientes por soluciones de seguridad integrales, a medida que la adopción de tecnologías de IA se acelera. La conexión entre ambas plataformas permite que las empresas prioricen los riesgos de seguridad, enriqueciendo los hallazgos con datos observacionales para fortalecer su postura de seguridad en implementaciones de IA.
A medida que las normativas relacionadas con IA evolucionan, se convierte en imperativo que las organizaciones no solo se centren en los riesgos asociados a la IA, sino que los contextualicen dentro de un marco más amplio que contemple riesgos de exposiciones de identidad y configuraciones erróneas. En este sentido, Datadog enfatiza la importancia de detectar estas configuraciones erróneas para evitar ataques cibernéticos que puedan comprometer la integridad de los modelos de IA.
Con este enfoque, las organizaciones pueden no solo acelerar su adopción de IA, sino hacerlo de manera segura y responsable, cumpliendo con las regulaciones emergentes y garantizando la protección de sus datos.
vía: AWS machine learning blog
