Con el creciente interés en las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, Amazon Bedrock se destaca como una herramienta esencial para organizaciones que buscan innovar manteniendo la seguridad de sus datos. Un estudio reciente sobre el Índice de Adopción de IA Generativa de AWS indica que el 45% de los responsables de IT planean priorizar herramientas de IA generativa en sus presupuestos para 2025. Este enfoque subraya la necesidad de evitar configuraciones incorrectas que podrían provocar fugas de datos o accesos no autorizados.
Amazon Bedrock ofrece características de seguridad de nivel empresarial, protegiendo la privacidad de los datos con cifrado en tránsito y en reposo, y permitiendo a las organizaciones controlar sus claves de cifrado. Garantiza que la información utilizada en sus modelos no se comparta ni se utilice para entrenar modelos base, manteniendo así un alto grado de confidencialidad. Además, cumple con normativas importantes como ISO, HIPAA y GDPR, haciéndola adecuada para sectores regulados.
AWS ha colaborado con Datadog para fortalecer aún más esta infraestructura de seguridad. Datadog Cloud Security permite identificar riesgos y configuraciones erróneas en tiempo real, ofreciendo una visión completa de la infraestructura de IA y priorizando los hallazgos según su impacto en el negocio.
Datadog ha anunciado nuevas capacidades que facilitan la detección y corrección de configuraciones incorrectas en Amazon Bedrock antes de que se conviertan en problemas de seguridad. Esta colaboración permite implementar controles de seguridad robustos mientras se utilizan las capacidades de Amazon Bedrock.
La alianza entre AWS y Datadog responde a la creciente demanda de soluciones de seguridad integrales. La conexión entre ambas plataformas permite a las empresas priorizar riesgos de seguridad, enriqueciendo los hallazgos con datos observacionales para fortalecer su postura frente a la IA.
A medida que evolucionan las regulaciones sobre IA, es crucial que las organizaciones no solo se enfoquen en los riesgos de IA, sino que los evalúen en un marco más amplio que contemple riesgos de identidad y configuraciones erróneas. Datadog destaca la importancia de detectar estas configuraciones para evitar ciberataques que comprometan los modelos de IA.
Este enfoque permite a las organizaciones acelerar su adopción de IA de manera segura y responsable, cumpliendo con las regulaciones emergentes y garantizando la protección de sus datos.
