AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

Arrastra para explorar · pellizca para ampliar

Fundacional Gestión de identidad y accesoCapa de defensa en profundidad: Identidad y datos Capacidad 1 · Inferencia de modelosCaso de uso: IA que responde 👤 ClienteModelo de Responsabilidad Compartida de AWS: quién implementa y opera este control. Cliente = es tuyo; AWS = lo opera AWS y tú lo heredas; Compartida = ambos tienen obligaciones.

c1.5 Autentica a los usuarios antes de que lleguen al modelo

Exige identidad de usuario autenticada y autorizada frente a las funciones de IA, para que quienes no estén autenticados nunca alcancen los endpoints del modelo.

Fundacional
Mejorada
Avanzada
Esfuerzo: Medio Impacto: Alto Scopes de IA generativaDe la AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 3 · Modelos preentrenados

Guía de implementación

Cómo implementarlo en AWS

Usa Amazon Cognito o AWS IAM Identity Center para autenticar a los usuarios finales y aplicar MFA, y luego mapea a los usuarios a permisos granulares que controlen a qué modelos y funciones pueden llegar.

Criterios de aceptación

Las funciones de IA requieren autenticación; se aplica MFA para el acceso privilegiado; los permisos usuario-modelo son por rol y se revisan.

Implementación práctica

Cómo se implementa este control en cada arquitectura de referencia:

La autenticación ocurre en el borde de la cuenta de aplicación; solo identidades autenticadas y autorizadas alcanzan el código que asume el rol de invocación hacia la cuenta de IA generativa.

  1. Coloca Amazon Cognito (cara al cliente) o IAM Identity Center (fuerza laboral) frente a las funciones de IA en la cuenta de aplicación, y aplica MFA para usuarios privilegiados.
    Cuenta de aplicación Amazon Cognito IAM Identity Center
  2. Mapea las identidades autenticadas a autorización granular (grupos/scopes) que decida a qué funciones y modelos de IA puede llegar cada usuario antes de cualquier llamada entre cuentas.
    Cuenta de aplicación Amazon Cognito IAM
  3. Solo tras una autenticación exitosa el rol de aplicación asume el rol solo-invocación hacia la cuenta de IA generativa, de modo que quienes no estén autenticados nunca alcanzan el modelo.
    Cuenta de aplicación → Cuenta de IA generativa IAM

Cómo validar: Las peticiones no autenticadas a las funciones de IA se rechazan en el borde; se requiere MFA para el acceso privilegiado; el rol de invocación solo puede ser asumido por la ruta de aplicación autenticada.

Evita: Exponer el endpoint de invocación del modelo y confiar en que 'nadie conoce la URL'. Autentica y autoriza en el borde de la app antes de cualquier llamada al modelo.

OU de IA generativa (multi-cuenta) →

Una puerta de entrada con Cognito o IAM Identity Center autentica a los usuarios antes de que la capa de aplicación asuma el rol de invocación del modelo — sin ruta anónima al modelo.

  1. Agrega autenticación con Amazon Cognito o IAM Identity Center frente a la capa de aplicación y aplica MFA para el acceso privilegiado.
    Capa de aplicación (rol IAM) Amazon Cognito IAM Identity Center
  2. Autoriza a los usuarios autenticados a funciones/modelos específicos con grupos o scopes, verificados antes de que la app asuma el rol de invocación del modelo.
    Capa de aplicación (rol IAM) Amazon Cognito IAM
  3. Asegura que el rol de la capa de IA generativa solo pueda ser asumido por la ruta de aplicación autenticada, no por principales arbitrarios de la cuenta.
    Capa de IA generativa (rol IAM) IAM

Cómo validar: Las funciones de IA requieren autenticación; se aplica MFA para usuarios privilegiados; la política de confianza del rol de invocación admite solo la ruta de la app.

Evita: Cablear la UI directo a Bedrock con una llave estática. Coloca autenticación y autorización por usuario frente al modelo incluso en una sola cuenta.

Cuenta única (punto de entrada) →

Amenazas que atiende

  • Acceso anónimo o no autenticado a los endpoints del modelo.
  • Imposibilidad de atribuir una petición de inferencia a un usuario.

Servicios AWS

Amazon Cognito AWS IAM Identity Center

Mapeos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM02 Sensitive Information Disclosure

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • MANAGE.1 AI risks are prioritized, responded to and managed

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC01-BP01 Grant least privilege access to foundation model endpoints

Recursos de aprendizaje

Referencias

  • AWS SRA para IA — Capacidad 1, Cuenta de inferencia de IA