AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

Arrastra para explorar · pellizca para ampliar

Mejorada Seguridad de redCapa de defensa en profundidad: Infraestructura Capacidad 2 · Personalización de modelosCaso de uso: IA que construyes 👤 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.

c2.4 Ejecuta la personalización de forma privada en una VPC sin internet

Ejecuta los jobs de personalización/entrenamiento dentro de una VPC sin acceso a internet, alcanzando los datos solo a través de endpoints de VPC de S3, para que el entrenamiento corra con conectividad privada.

Fundacional
Mejorada
Avanzada
Esfuerzo: Medio Impacto: Alto Scopes de IA generativaDe la AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 4 · Modelos ajustados (fine-tuned); 5 · Modelos entrenados por ti

Guía de implementación

Cómo implementarlo en AWS

Configura el job de personalización de Bedrock (o el job de entrenamiento de SageMaker) con una VPC sin acceso a internet y un endpoint de VPC de S3 para los buckets de entrenamiento/validación. Usa subredes privadas y security groups que restrinjan el tráfico de entrada y salida.

Mantén el entrenamiento dentro de tu red

Un trabajo de personalización descarga tus datos de entrenamiento y sube métricas y el modelo resultante. De forma predeterminada, ese tráfico puede atravesar la ruta pública del servicio de AWS. Adjuntar una configuración de VPC al trabajo fija todo ese movimiento de datos a interfaces de red elásticas dentro de tu VPC, de modo que los datos de entrenamiento nunca salen de un límite de red que controlas. Combinado con una VPC sin ruta a internet, el trabajo solo puede alcanzar tus datos de S3 a través de un endpoint de VPC: no hay camino a la internet pública para exfiltrar datos.

Da al trabajo subredes privadas y un grupo de seguridad

Proporciona al trabajo de personalización un vpcConfig que liste subredes privadas (dos o más, en distintas AZ para redundancia) y un grupo de seguridad:

{
  "vpcConfig": {
    "subnetIds": ["subnet-0aaa1111", "subnet-0bbb2222"],
    "securityGroupIds": ["sg-0ccc3333"]
  }
}

Pásalo como el parámetro --vpc-config a create-model-customization-job. Las subredes no necesitan un NAT gateway ni acceso a internet: todo el tráfico sale a través de endpoints de VPC.

Añade un endpoint de S3 para que el trabajo alcance sus datos

Sin ruta a internet, crea un endpoint de gateway de VPC para S3 en la VPC para que el trabajo pueda leer datos de entrenamiento/validación y escribir la salida de forma privada. Blíndalo con una política de endpoint que permita solo los buckets específicos involucrados:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": "*",
      "Action": ["s3:GetObject", "s3:PutObject", "s3:ListBucket"],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::my-bedrock-training-data",
        "arn:aws:s3:::my-bedrock-training-data/*",
        "arn:aws:s3:::my-bedrock-custom-output",
        "arn:aws:s3:::my-bedrock-custom-output/*"
      ]
    }
  ]
}

Vincula la red a la identidad

Combínalo con el rol de servicio de personalización (mínimo privilegio) y el control de CMK para que el trabajo quede restringido en los tres ejes: quién (rol), con qué clave (CMK) y por qué ruta de red (VPC + endpoint de S3). Una credencial de rol filtrada usada desde fuera de la VPC no tiene entonces ruta hacia los datos.

Nota de nomenclatura: reemplaza los identificadores de subred, grupo de seguridad y bucket. Usa subredes privadas sin gateway de internet; verifica que la tabla de rutas no tenga una ruta 0.0.0.0/0.

Criterios de aceptación

La personalización corre en una VPC sin internet gateway; los datos se alcanzan vía un endpoint de VPC de S3; los security groups restringen el tráfico.

Implementación práctica

Cómo se implementa este control en cada arquitectura de referencia:

El job de personalización corre en una VPC privada sin internet en la cuenta de IA generativa y alcanza sus datos solo por un endpoint de VPC de S3.

  1. Configura el job de personalización de Bedrock/SageMaker con una VPC sin internet gateway, usando subredes privadas en la cuenta de IA generativa.
    Cuenta de IA generativa Amazon VPC Amazon Bedrock Amazon SageMaker
  2. Agrega un endpoint de VPC (gateway) de S3 para que el job alcance los buckets de entrenamiento de forma privada, y restringe entrada/salida con security groups.
    Cuenta de IA generativa AWS PrivateLink Amazon VPC Amazon S3
  3. Usa una condición de política de bucket (aws:SourceVpce) para que los datos de entrenamiento solo sean legibles a través de ese endpoint.
    Cuenta de IA generativa Amazon S3 IAM

Cómo validar: El job corre en una VPC sin internet gateway; los datos se alcanzan vía el endpoint de VPC de S3; los security groups restringen el tráfico; el acceso al bucket fuera del endpoint es denegado.

Evita: Ejecutar el entrenamiento en una subred con NAT a internet 'para instalar paquetes'. Preinstala las dependencias y mantén el entrenamiento en una red cerrada para evitar exfiltración.

OU de IA generativa (multi-cuenta) →

El job de personalización corre en una VPC privada de la cuenta con un endpoint de VPC de S3 y sin ruta a internet.

  1. Ejecuta el job de personalización/entrenamiento en una VPC privada sin internet en la cuenta.
    Capa de IA generativa (rol IAM) Amazon VPC Amazon Bedrock Amazon SageMaker
  2. Alcanza los buckets de entrenamiento a través de un endpoint de VPC de S3 y restringe el tráfico con security groups.
    Capa de IA generativa (rol IAM) AWS PrivateLink Amazon VPC Amazon S3
  3. Ata el acceso al bucket al endpoint con una condición aws:SourceVpce.
    Capa de IA generativa (rol IAM) Amazon S3 IAM

Cómo validar: El entrenamiento corre sin internet gateway; los datos se alcanzan vía el endpoint de S3; el acceso fuera del endpoint es denegado.

Evita: Entrenar en una subred pública porque es más simple. Aísla la red del job para que el cómputo de entrenamiento no pueda alcanzar internet ni ser alcanzado desde él.

Cuenta única (punto de entrada) →

Amenazas que atiende

  • Jobs de entrenamiento expuestos o exfiltrando por el internet público.
  • Alcance de red no previsto desde el cómputo de entrenamiento.

Servicios AWS

Amazon VPC Amazon S3 Amazon SageMaker AI

Precios

No hay cargo adicional de Bedrock por ejecutar un trabajo en una VPC. Los endpoints de gateway de S3 son gratuitos; si además añades endpoints de interfaz (por ejemplo, para KMS o CloudWatch), esos se facturan por AZ-hora más los datos procesados. Sigues pagando el costo normal del trabajo de personalización. Consulta Restrict data access to your Amazon S3 data using a VPC.

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 Security Hub — AI Security Best Practices

  • SageMaker.1 Amazon SageMaker notebook instances should not have direct internet access
  • SageMaker.2 SageMaker notebook instances should be launched in a custom VPC
  • SageMaker.5 SageMaker models should have network isolation enabled
  • SageMaker.16 SageMaker models should use private registry in VPC for primary containers
  • SageMaker.19 SageMaker models should use private registry in VPC for multi-container inference pipelines
  • SageMaker.11 SageMaker data quality job definitions should have network isolation enabled
  • SageMaker.12 SageMaker model bias job definitions should have network isolation enabled
  • SageMaker.14 SageMaker monitoring schedules should have network isolation enabled
  • SageMaker.20 SageMaker model explainability job definitions should have network isolation enabled
  • SageMaker.25 SageMaker model quality job definitions should have network isolation enabled
  • SageMaker.9 SageMaker data quality job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
  • SageMaker.10 SageMaker model explainability job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
  • SageMaker.13 SageMaker model quality job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
  • SageMaker.15 SageMaker model bias job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
  • SageMaker.22 SageMaker monitoring schedules should have inter-container traffic encryption enabled

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC01-BP02 Implement private network communication between foundation models and applications

Recursos de aprendizaje

Referencias

  • AWS SRA para IA — Capacidad 2, Seguridad de red