El creciente interés por la inteligencia artificial generativa está impulsando a las organizaciones a incorporar herramientas como Amazon Bedrock, que promete innovar sin comprometer la seguridad de los datos. Según el Índice de Adopción de IA Generativa de AWS, el 45% de los responsables de IT planean incluir herramientas de IA generativa en sus presupuestos para 2025. Este auge destaca la importancia de evitar configuraciones erróneas que podrían llevar a fugas de datos o accesos no autorizados.
Amazon Bedrock ofrece características de seguridad de nivel empresarial, como el cifrado de datos tanto en tránsito como en reposo, y asegura que la información ingresada en sus modelos no sea compartida ni utilizada para entrenar modelos base. Además, cumple con normativas clave como ISO, HIPAA y GDPR, lo que la hace idónea para sectores regulados.
Para reforzar aún más su infraestructura de seguridad, AWS ha unido fuerzas con Datadog. Esta colaboración se centra en el monitoreo integral de la seguridad en entornos de IA. Con la integración de Datadog Cloud Security, es posible identificar riesgos y configuraciones erróneas en tiempo real, lo que ofrece una vista completa de la infraestructura de IA y permite priorizar hallazgos según su importancia.
Datadog ha anunciado recientemente nuevas capacidades para detectar y corregir configuraciones incorrectas en Amazon Bedrock antes de que se materialicen en incidentes. Esta integración permite a las organizaciones implementar controles de seguridad sólidos mientras aprovechan las capacidades de Amazon Bedrock.
La sinergia entre AWS y Datadog responde a la creciente demanda de soluciones de seguridad integrales. La conexión entre ambas plataformas permite a las empresas gestionar los riesgos de seguridad con datos enriquecidos que fortalecen su postura de seguridad en implementaciones de IA.
Con la evolución de las normativas relacionadas con la IA, se vuelve crucial que las organizaciones contextualicen los riesgos dentro de un marco amplio. Datadog subraya la necesidad de detectar configuraciones erróneas para prevenir ataques que puedan comprometer la integridad de los modelos de IA.
Este enfoque permite que las organizaciones no solo aceleren la adopción de IA, sino que lo hagan de forma segura y responsable, cumpliendo con las regulaciones emergentes y asegurando la protección de sus datos.
