Come Tamnoon ha creato la remediation di sicurezza cloud basata sull'IA con Amazon Bedrock
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Tamnoon ha sviluppato Tami, un orchestratore agenziale per la remediation della sicurezza cloud basato su Amazon Bedrock, per affrontare il volume schiacciante di alert generati da CNAPP e scanner di postura. Tami indaga autonomamente sui risultati provenienti da più provider cloud, ne valuta la sicurezza tramite un agente di scoring specializzato e genera correzioni validate con rigorose protezioni contro l'impatto sulla produzione. L'architettura sfrutta quattro distinti agenti AI eseguiti su AWS Lambda ed EKS, utilizzando la capacità di Bedrock di instradare i compiti ai modelli di base più appropriati per il ragionamento, la validazione o la generazione di codice. La sicurezza è mantenuta attraverso l'isolamento dei dati nell'ambiente AWS del cliente, la protezione contro le iniezioni di prompt tramite Bedrock Guardrails e le autorizzazioni IAM a privilegio minimo. Raggruppando le cause radice e priorizzando le azioni SAFE, la piattaforma ha ottenuto una riduzione del 90% dell'esposizione critica al cloud per i clienti entro 90 giorni. In modo notevole, questa automazione ha comportato zero problemi in produzione, salvando oltre 13.000 ore-ingegnere a settimana tra la sua base utenti. La soluzione si integra perfettamente con strumenti esistenti come Wiz e AWS Security Hub, normalizzando i risultati in uno schema unificato per una remediation coerente. Questo approccio dimostra come l'AI agenziale possa scalare in modo sicuro le operazioni di sicurezza senza richiedere aumenti proporzionali del personale umano.
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