La privacidad de los datos se ha convertido en un aspecto crítico para las empresas de software que operan en el ámbito de la gestión de datos. Para ganar la confianza de sus clientes, estas compañías deben demostrar que la información de los usuarios permanecerá en entornos controlados y bajo estrictas medidas de confidencialidad. Algunas organizaciones han adoptado arquitecturas de múltiples cuentas, donde cada cliente dispone de su propia cuenta en Amazon Web Services (AWS), lo que permite a las empresas aplicar límites de seguridad claros y prevenir filtraciones de datos entre clientes.
La implementación de múltiples cuentas se considera el estándar de oro en la privacidad de datos en la nube, lo que garantiza que la información del cliente permanecía segregada incluso a gran escala. Sin embargo, esta estrategia no está exenta de desafíos. El auge de capacidades de inteligencia artificial generativa, como las que ofrece Amazon Bedrock, introduce complicaciones en la gestión de control de acceso y visibilidad operativa, especialmente cuando se trabaja con un número elevado de cuentas AWS.
Para simplificar la operación, se propone la creación de una cuenta de operaciones dedicada que centralice la gestión, mientras que los datos de los clientes transitan a través de servicios gestionados y se almacenan únicamente en sus respectivas cuentas. Este enfoque permite a las empresas de software mantener límites de datos estrictos y una clara separación de la seguridad.
La observabilidad, esencial para optimizar la implementación de inteligencia artificial, enfrenta retos cuando se trata de registrar datos utilizando Amazon Bedrock. Aunque existe un registro de invocación integrado en servicios como Amazon CloudWatch, los registros que contienen datos del cliente pueden quedar expuestos en la cuenta de operaciones, lo que plantea problemas de cumplimiento normativo. Por ello, se sugiere un enfoque que permita mantener estos registros directamente en las cuentas de los clientes.
La solución propuesta implica un manejo seguro de los registros distribuidos en implementaciones de múltiples cuentas. Al mover el registro a las cuentas de los clientes, las empresas pueden centralizar las operaciones de inteligencia artificial mientras refuerzan la privacidad de los datos. Utilizando AWS Security Token Service para que las cuentas clientes asuman roles dedicados en la cuenta de operaciones, se logran gestionar datos de invocaciones sin comprometer la seguridad.
El éxito de esta estrategia también radica en un uso efectivo del modelo de responsabilidad compartida de AWS, donde la infraestructura y los servicios son asegurados por AWS, mientras que los clientes son responsables de proteger sus propios datos mediante la configuración de controles de acceso y estrategias de registro adecuadas.
Implementando estas prácticas, las organizaciones no solo cumplen con los estándares de privacidad de datos, sino que también pueden escalar sus operaciones de inteligencia artificial de forma segura y eficiente, un aspecto fundamental a medida que la IA generativa se torna cada vez más central en los servicios que ofrecen.
vía: AWS machine learning blog
