Con el creciente interés en la adopción de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, Amazon Bedrock se está consolidando como una herramienta esencial para las organizaciones que buscan innovar sin comprometer la seguridad de sus datos. Un estudio reciente sobre el Índice de Adopción de IA Generativa de AWS destaca que el 45% de los responsables de IT planean priorizar herramientas de IA generativa en sus presupuestos para 2025. Esta tendencia subraya la importancia de protegerse contra configuraciones erróneas que podrían llevar a fugas de datos o accesos no autorizados.
Amazon Bedrock ofrece características de seguridad de nivel empresarial, asegurando la privacidad de los datos mediante cifrado tanto en tránsito como en reposo. Esto permite a las organizaciones mantener un control total sobre sus claves de cifrado, garantizando que la información ingresada en sus modelos no sea compartida con proveedores ni utilizada para el entrenamiento de modelos de base. Las medidas de seguridad incluyen normativas clave como ISO, HIPAA y GDPR, adecuadas para industrias reguladas.
Para fortalecer aún más esta infraestructura de seguridad, AWS ha colaborado con Datadog, que ofrece un monitoreo integral de la seguridad en entornos de IA. La integración de Datadog Cloud Security permite identificar riesgos y configuraciones erróneas en tiempo real, ofreciendo una visión completa de la infraestructura de IA y priorizando las detecciones según su importancia.
Recientemente, Datadog ha lanzado nuevas capacidades de seguridad para detectar y corregir configuraciones incorrectas en Amazon Bedrock antes de que se conviertan en problemas de seguridad. Esta colaboración permite a las organizaciones aplicar controles de seguridad sólidos mientras utilizan las capacidades de Amazon Bedrock.
La demanda de soluciones de seguridad integrales sigue en aumento, a medida que se acelera la adopción de tecnologías de IA. La conexión entre AWS y Datadog permite a las empresas priorizar riesgos de seguridad, enriqueciendo las detecciones con datos observacionales para mejorar su postura de seguridad en implementaciones de IA.
Con la evolución de las normativas relacionadas con IA, las organizaciones deben no solo enfocarse en los riesgos asociados, sino también contextualizarlos en un marco más amplio que contemple exposiciones de identidad y configuraciones erróneas. Datadog enfatiza la importancia de detectar estas configuraciones para prevenir ataques cibernéticos que puedan comprometer la integridad de los modelos de IA.
Con este enfoque, las organizaciones pueden acelerar su adopción de IA de manera segura y responsable, cumpliendo con las regulaciones emergentes y garantizando la protección de sus datos.
