Cómo Tamnoon construyó la remediación de seguridad en la nube impulsada por IA con Amazon Bedrock
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Tamnoon ha desarrollado Tami, un orquestador autónomo de remediación de seguridad en la nube basado en Amazon Bedrock, para abordar el volumen abrumador de alertas generadas por las CNAPP y los escáneres de postura. Tami investiga automáticamente hallazgos de múltiples proveedores de nube, evalúa su seguridad mediante un agente de puntuación especializado y genera correcciones validadas con estrictas salvaguardias contra el impacto en producción. La arquitectura aprovecha cuatro agentes de IA distintos que se ejecutan en AWS Lambda y EKS, utilizando la capacidad de Bedrock para enrutar tareas a los modelos base más adecuados para razonamiento, validación o generación de código. La seguridad se mantiene mediante el aislamiento de datos dentro del entorno AWS del cliente, la protección contra inyección de prompts a través de Bedrock Guardrails y permisos IAM de mínimo privilegio. Al agrupar causas raíz y priorizar acciones seguras (SAFE), la plataforma logró una reducción del 90 % en la exposición crítica a la nube para los clientes en 90 días. Cabe destacar que esta automatización resultó en cero incidentes en producción mientras ahorraba más de 13.000 horas de ingeniería por semana en toda su base de usuarios. La solución se integra sin problemas con herramientas existentes como Wiz y AWS Security Hub, normalizando los hallazgos en un esquema unificado para una remediación coherente. Este enfoque demuestra cómo la IA agéntica puede escalar de forma segura las operaciones de seguridad sin requerir aumentos proporcionales en la plantilla humana.
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