Comment Tamnoon a construit la remédiation de sécurité cloud alimentée par l'IA avec Amazon Bedrock
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Tamnoon a développé Tami, un orchestrateur autonome de remédiation à la sécurité cloud basé sur Amazon Bedrock, afin de faire face au volume écrasant d'alertes générées par les CNAPP et les scanners de posture. Tami enquête automatiquement sur les résultats provenant de plusieurs fournisseurs cloud, évalue leur sécurité à l'aide d'un agent de notation spécialisé et génère des correctifs validés avec des garde-fous stricts contre tout impact sur la production. L'architecture s'appuie sur quatre agents IA distincts exécutés sur AWS Lambda et EKS, exploitant la capacité de Bedrock à router les tâches vers les modèles de base les plus appropriés pour le raisonnement, la validation ou la génération de code. La sécurité est assurée par l'isolation des données au sein de l'environnement AWS du client, la protection contre les injections de prompts via Bedrock Guardrails et les permissions IAM au moindre privilège. En regroupant les causes racines et en priorisant les actions sûres, la plateforme a réduit de 90 % l'exposition critique aux risques cloud des clients en 90 jours. Fait notable, cette automatisation n'a entraîné aucun problème en production tout en économisant plus de 13 000 heures ingénieur par semaine pour l'ensemble de sa base d'utilisateurs. La solution s'intègre seamlessly aux outils existants tels que Wiz et AWS Security Hub, normalisant les résultats dans un schéma unifié pour une remédiation cohérente. Cette approche démontre comment l'IA agentic peut mettre à l'échelle en toute sécurité les opérations de sécurité sans nécessiter d'augmentation proportionnelle des effectifs humains.
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