Как Tamnoon создала систему устранения уязвимостей в облаке на базе ИИ с помощью Amazon Bedrock
aws ·
Компания Tamnoon разработала Tami — оркестратора автономного устранения уязвимостей в облачной безопасности, работающего на базе Amazon Bedrock. Это решение призвано справиться с огромным объемом оповещений, генерируемых системами CNAPP и сканерами соответствия. Tami самостоятельно расследует выявленные проблемы у нескольких облачных провайдеров, оценивает их безопасность с помощью специализированного агента-оценщика и создает проверенные исправления со строгими ограничениями для предотвращения влияния на производство. Архитектура использует четырех различных ИИ-агентов, работающих на AWS Lambda и EKS, которые задействуют возможности Bedrock по маршрутизации задач к наиболее подходящим базовым моделям для рассуждений, проверки или генерации кода. Безопасность обеспечивается за счет изоляции данных в среде AWS клиента, защиты от инъекций промптов через Bedrock Guardrails и принципа наименьших привилегий в IAM. Благодаря кластеризации коренных причин и приоритизации безопасных действий платформа позволила сократить критические риски в облаке клиентов на 90% в течение 90 дней. Примечательно, что эта автоматизация привела к нулю производственных инцидентов и сэкономила более 13 000 часов работы инженеров в неделю для всей базы пользователей. Решение бесшовно интегрируется с такими инструментами, как Wiz и AWS Security Hub, нормализуя данные в единую схему для согласованного устранения проблем. Этот подход демонстрирует, как агентный ИИ может безопасно масштабировать операции безопасности без пропорционального увеличения штата.
aws