Wie Tamnoon KI-gestützte Cloud-Sicherheitsbehebung mit Amazon Bedrock entwickelte
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Tamnoon hat Tami entwickelt, einen agenticen Cloud-Sicherheitsremediation-Orchestrator auf Basis von Amazon Bedrock, um der überwältigenden Menge an Warnungen von CNAPPs und Posture-Scannern zu begegnen. Tami untersucht autonom Befunde mehrerer Cloud-Anbieter, bewertet deren Sicherheit mithilfe eines spezialisierten Scoring-Agents und generiert validierte Korrekturen mit strengen Schutzmaßnahmen gegen Auswirkungen auf die Produktion. Die Architektur nutzt vier verschiedene KI-Agenten, die auf AWS Lambda und EKS ausgeführt werden, und bedient sich der Fähigkeit von Bedrock, Aufgaben an die am besten geeigneten Foundation Models für Reasoning, Validierung oder Codegenerierung weiterzuleiten. Die Sicherheit wird durch Datenisolierung innerhalb der AWS-Umgebung des Kunden, den Schutz vor Prompt-Injection über Bedrock Guardrails sowie Least-Privilege-IAM-Berechtigungen gewährleistet. Durch das Clustern von Ursachen und die Priorisierung sicherer Aktionen reduzierte die Plattform die kritische Cloud-Exposition der Kunden innerhalb von 90 Tagen um 90 %. Bemerkenswerterweise führte diese Automatisierung zu null Produktionsproblemen und sparte insgesamt über 13.000 Ingenieurstunden pro Woche. Die Lösung integriert sich nahtlos in bestehende Tools wie Wiz und AWS Security Hub, normalisiert Befunde in ein einheitliches Schema für eine konsistente Remediation und zeigt, wie agentic AI Sicherheitsoperationen sicher skalieren kann, ohne dass ein proportionaler Anstieg der Personalstärke erforderlich ist.
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