AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

Arrastra para explorar · pellizca para ampliar

Mejorada Registro y monitoreoCapa de defensa en profundidad: Aplicación de IA Capacidad 6 · Aplicaciones de IACaso 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.

c6.7 Monitorea el uso de la aplicación de IA con logs de auditoría atribuidos

Registra el acceso y el uso de la aplicación de IA con atribución de usuario y monitorea el comportamiento anómalo, para que el uso indebido, las credenciales comprometidas y las violaciones de política sean detectables.

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

Guía de implementación

Cómo implementarlo en AWS

Habilita CloudTrail (trail de organización) para registrar el acceso y el uso de la app de IA con atribución de contexto de usuario. Monitorea patrones de uso, tasas de error y adopción con métricas y alarmas de CloudWatch, y usa analítica específica de cada app (usage analytics de Q Developer, audit logging de Quick, telemetría de Kiro). Aplica límites de tasa y cuotas de uso por usuario.

Criterios de aceptación

El acceso a la app de IA se registra con atribución de usuario y de forma centralizada; las anomalías de uso generan alarmas de CloudWatch; se aplican límites de tasa/cuotas por usuario.

Implementación práctica

Cómo se implementa este control en cada arquitectura de referencia:

El acceso a la app de IA se registra con atribución de usuario vía el CloudTrail de organización al Log archive, las anomalías de uso alarman en CloudWatch y se aplican límites de tasa por usuario.

  1. Habilita el CloudTrail de organización para registrar el acceso y el uso de la app de IA con atribución de contexto de usuario, reenviado al Log archive.
    Cuenta de aplicación → Log archive CloudTrail Amazon S3
  2. Monitorea patrones de uso, tasas de error y adopción con métricas/alarmas de CloudWatch, complementado con analítica específica de cada app (usage analytics de Q Developer, audit logging de Quick, telemetría de Kiro).
    Cuenta de aplicación CloudWatch
  3. Aplica límites de tasa y cuotas de uso por usuario.
    Cuenta de aplicación AWS WAF API Gateway

Cómo validar: El acceso a la app de IA se registra con atribución de usuario y de forma centralizada en el Log archive; las anomalías de uso generan alarmas de CloudWatch; se aplican límites de tasa/cuotas por usuario.

Evita: Registrar el uso de la app sin atarlo a un usuario. La atribución es lo que te permite investigar una cuenta comprometida o el uso indebido.

OU de IA generativa (multi-cuenta) →

CloudTrail en la cuenta con atribución de usuario, alarmas de anomalías de CloudWatch y límites de tasa por usuario hacen auditable el uso de la app de IA.

  1. Registra el acceso y el uso de la app de IA con atribución de contexto de usuario vía CloudTrail en el bucket con Object Lock de la cuenta.
    Registro en la cuenta CloudTrail Amazon S3
  2. Monitorea uso, tasas de error y adopción con CloudWatch y analítica específica de cada app.
    Registro en la cuenta CloudWatch
  3. Aplica límites de tasa y cuotas por usuario.
    Capa de aplicación (rol IAM) AWS WAF API Gateway

Cómo validar: El acceso a la app de IA se registra con atribución de usuario; las anomalías de uso generan alarmas; se aplican límites de tasa/cuotas por usuario.

Evita: Sin analítica de uso ni límites de tasa. No puedes detectar abuso ni una credencial comprometida sin datos de uso atribuidos.

Cuenta única (punto de entrada) →

Amenazas que atiende

  • Credenciales comprometidas o uso anómalo que pasan desapercibidos.
  • Sin traza de auditoría atribuida del acceso a la aplicación de IA para investigaciones.

Servicios AWS

AWS CloudTrail Amazon CloudWatch

Mapeos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM02 Sensitive Information Disclosure
  • LLM06 Unbounded Consumption

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • MEASURE.3 Mechanisms for tracking AI risks are in place
  • MANAGE.4 Risk treatments, monitoring and response are documented and applied

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC03-BP01 Implement control plane and data access monitoring

Recursos de aprendizaje

Referencias

  • AWS SRA para IA — Capacidad 6, Registro y monitoreo