En étendant Security Hub à Microsoft Azure et en ajoutant des protections spécifiques à l'intelligence artificielle, Amazon Web Services Inc. positionne sa pile de sécurité comme base pour sécuriser l'IA d'entreprise à grande échelle.
Les dernières mises à jour de Security Hub d'Amazon Web Services annoncées plus tôt ce mois-ci reconnaissent deux réalités avec lesquelles ses clients vivent déjà au quotidien : l'IA est désormais la surface d'attaque qui connaît la croissance la plus rapide dans l'entreprise, et presque toutes les initiatives sérieuses d'IA sont, ou seront bientôt, multicloud. Le résultat est une version de Security Hub qui s'étend à Microsoft Azure et explore les charges de travail d'IA sur AWS, dans le but clair de transformer le service en un plan de contrôle unifié pour la sécurité du cloud et de l'IA.
Security Hub, qui a commencé comme un outil de gestion de la posture de sécurité du cloud ou outil CSPM pour AWS, a progressivement évolué pour devenir le point d'agrégation des détections entre services et partenaires natifs. La nouvelle version étend ce rôle. J'ai récemment discuté de la mise à jour avec Michael Fuller, directeur des services de sécurité chez AWS, qui a expliqué : « Les clients sont passés au multicloud et ont été très clairs : ne m'obligez pas à acheter un outil différent alors que j'ai déjà Security Hub.
Ce qu'AWS a annoncé
L'annonce de Security Hub regroupe quatre fonctionnalités principales :
- Surveillance des ressources Azure
- GuardDuty AI Protection pour les charges de travail IA
- Enquêtes basées sur l'IA GuardDuty (aperçu)
- Inventaire IA du Security Hub
Concernant Azure, Security Hub peut désormais découvrir et surveiller les machines virtuelles Azure, les images de conteneurs dans Azure Container Registry, les applications de fonction et les identités. Il évalue ces ressources pour détecter les erreurs de configuration, l'exposition à Internet et les vulnérabilités logicielles, y compris des contrôles alignés sur le CIS Microsoft Azure Foundations Benchmark. Les résultats apparaissent côte à côte avec les résultats AWS, en utilisant le même format, la même logique de priorisation et les mêmes flux de travail d'automatisation. Cela signifie qu'un ingénieur en sécurité peut enfin voir la posture d'AWS et d'Azure sous un seul angle au lieu de jongler avec des consoles et des ensembles de règles distincts.
Sous les couvertures, AWS exploite l'une de ses principales primitives de sécurité : AWS Config. Il est progressivement devenu multicloud et permet désormais une évaluation des ressources Azure déclenchée par des changements en temps quasi réel, plutôt que le cycle d'interrogation de 24 heures typique de nombreux outils CSPM tiers. Fuller a souligné que les clients n’ont pas à câbler eux-mêmes tout cela. « Nous avons reproduit l'expérience en un clic que les clients adorent chez AWS », a-t-il déclaré. « Vous prenez une décision au niveau du locataire dans Azure, vous nous accordez un accès en lecture seule une fois, et nous faisons le reste en secret. »
La tarification a été volontairement simplifiée. Security Hub consolide ce qui était autrefois plusieurs éléments de campagne dans un modèle par ressource et par mois et facture uniquement quatre types de ressources (machines virtuelles, images de conteneurs, fonctions et identités) sur AWS et Azure. Fuller a défini la philosophie comme faisant de Security Hub une alternative « évidente » à la création de votre propre pipeline de détection et de posture à partir de primitives cloud, plutôt qu'une course au prix d'article le plus bas absolu.
Protection des charges de travail de l’IA : une décision stratégique
À mon avis, la partie la plus importante de cette version réside carrément dans la pile IA. AWS introduit GuardDuty AI Protection, des enquêtes basées sur l'IA et un nouvel inventaire d'IA au sein de Security Hub pour aider les entreprises à sécuriser les charges de travail basées sur des modèles sur des services tels qu'Amazon Bedrock et SageMaker.
GuardDuty AI Protection cible les menaces propres aux services d'IA, notamment les invocations de modèles anormaux qui signalent un abus d'un point de terminaison d'inférence, les tentatives d'injection rapide (via l'intégration avec Bedrock Guardrails) et ce qu'AWS appelle les attaques de « récolte des coûts ». La récolte des coûts est essentiellement la version de l’abus de crypto-minage de l’ère de l’IA : un attaquant accède aux informations d’identification, génère de grands volumes d’inférence et convertit votre budget d’IA en calcul gratuit. Fuller a noté qu’il ne s’agit pas tant d’une catégorie entièrement nouvelle que d’une nouvelle expression d’un ancien modèle. Dès les débuts du cloud, les comptes compromis ont été utilisés à mauvais escient pour exécuter des charges de travail non autorisées ; L’inférence de l’IA est tout simplement la cible la plus récente, et parfois la plus lucrative.
Les enquêtes basées sur l'IA de GuardDuty, actuellement en avant-première, abordent directement le problème numéro un cité par les équipes de sécurité : la fatigue des alertes. Lorsque GuardDuty génère une découverte, le moteur d'enquête récupère automatiquement l'activité associée, le contexte sur les ressources affectées et les informations pertinentes sur les menaces. Il génère ensuite un score de confiance, une cartographie MITRE ATT&CK, des preuves à l'appui et des actions recommandées, par exemple s'il faut supprimer, contenir ou enquêter pleinement sur le problème. Les analystes prennent toujours la décision finale, mais ils n'ont plus besoin de rassembler manuellement les journaux et les événements pour chaque alerte.
Il est important de noter qu'AWS ne propose pas de modèle de langage générique à grande échelle pour résoudre le problème. Fuller a noté que GuardDuty est opérationnel depuis 2017 et qu'AWS a près d'une décennie d'expérience en aidant les clients et ses propres équipes internes à trier les résultats. Cet historique a été utilisé pour enseigner à l'enquêteur en IA quelles questions poser et quel contexte rechercher, qu'il s'agisse d'un pare-feu de Palo Alto Networks Inc. derrière une instance EC2 ou du trafic acheminé via le centre de données sur site d'un client.
Le nouvel inventaire d'IA dans Security Hub relie tout en fournissant une vue unique des actifs d'IA (modèles Bedrock, points de terminaison SageMaker et agents créés avec Amazon AgentCore) et en les mappant au calcul, au réseau, à l'IAM et aux magasins de données sous-jacents dont ils dépendent. Cela permet aux équipes de sécurité de répondre beaucoup plus facilement à des questions fondamentales mais cruciales : de quelles charges de travail d'IA disposons-nous réellement ? Où courent-ils ? Si l’un d’entre eux est compromis, quels systèmes et données se trouvent dans le rayon d’explosion ?
Comment cela contribue à accélérer l’IA d’entreprise
La plupart des organisations ne ralentissent pas les pilotes d’IA parce qu’elles manquent de modèles ou de GPU ; ils ralentissent parce que les équipes chargées des risques et de la conformité ne disposent pas de garde-fous fiables. Cette version est la tentative d'AWS de déplacer la « sécurité par défaut » pour les charges de travail d'IA des présentations de diapositives vers quelque chose de plus proche de la réalité opérationnelle.
Il existe ici quelques accélérateurs concrets.
- Une vue unifiée sur les nuages. Si vos opérations de sécurité peuvent détecter les erreurs de configuration et les vulnérabilités sur AWS et Azure dans une seule console, à l'aide d'un seul ensemble de flux de travail, il devient beaucoup plus facile d'approuver des architectures d'IA hybrides couvrant plusieurs cloud. Cela raccourcit directement la boucle d’approbation des nouveaux services d’IA.
- Détection des menaces basée sur l'IA. Traiter les services d’IA comme des citoyens de première classe dans GuardDuty évite que l’IA ne devienne un angle mort. L’activité anormale des modèles, la récolte des coûts et l’injection rapide apparaissent aux côtés de menaces plus traditionnelles sur les réseaux et les points finaux, plutôt que dans un silo distinct sous-instrumenté.
- Triez à la vitesse de l’IA. Les enquêtes basées sur l'IA visent moins à remplacer les analystes qu'à réduire le temps nécessaire pour distinguer les attaques réelles du bruit de fond. Fuller a reconnu que les clients ne veulent pas moins d'alertes ; ils les veulent tous, mais classés et expliqués. L’aperçu des enquêtes est un premier pas dans cette direction.
- Un écosystème de partenaires intégré. Security Hub Extended rassemble désormais 21 solutions partenaires sélectionnées dans neuf catégories dans une expérience plus unifiée, en utilisant OCSF pour normaliser les résultats. Cela donne aux entreprises un moyen de conserver les meilleurs outils tels que CrowdStrike, Okta, Cyera et Splunk sans s'approprier tout le travail d'intégration. Comme l'a dit Fuller, les clients en ont assez du « faux choix » entre une suite d'un seul fournisseur qui n'est pas la meilleure de sa catégorie et une pile de la meilleure de sa catégorie qu'ils doivent câbler eux-mêmes.
Pour les entreprises qui tentent d’industrialiser l’IA, c’est de plus en plus cette couche d’intégration qui bloque les projets. Lorsque les signaux du cloud, de l’identité, des points de terminaison et de l’IA atterrissent tous sur un plan de résultats commun, il devient beaucoup plus facile de faire de l’IA un citoyen de premier ordre des opérations de sécurité existantes plutôt qu’un processus d’exception.
Ce que les professionnels de l'informatique et de la sécurité devraient faire ensuite
Pour les professionnels de l'informatique et les architectes de sécurité, la question n'est pas de savoir si cela est intéressant, mais plutôt de savoir quoi en faire au cours des 12 à 18 prochains mois.
Tout d'abord, si vous avez déjà investi dans GuardDuty et Security Hub, considérez les protections IA et l'inventaire IA comme des enjeux de table pour tout déploiement Bedrock ou SageMaker. Intégrez l'activation de GuardDuty AI Protection et l'enregistrement des services dans les exigences de la politique d'inventaire de l'IA avant que les charges de travail d'IA ne passent en production. Cela donne aux équipes de gestion des risques et d’audit un cadre cohérent pour évaluer les risques liés à l’IA avec des outils qu’elles connaissent déjà.
Deuxièmement, si vous êtes une boutique AWS-first avec une empreinte Azure croissante, vous devez piloter la surveillance Azure de Security Hub sur un abonnement représentatif et la comparer avec votre outil CSPM existant, notamment en ce qui concerne la latence et les frictions opérationnelles. Vous n'avez pas besoin de supprimer et de remplacer du jour au lendemain, mais vous devez avoir un état cible clair quant à l'endroit où se situe la gestion de la posture du cloud. Il sera de plus en plus difficile de justifier une approche fragmentée qui semble différente dans chaque cloud.
Troisièmement, utilisez l’aperçu des enquêtes basées sur l’IA pour lutter contre la fatigue des alertes de manière mesurée. Commencez par enregistrer un sous-ensemble de résultats GuardDuty, suivez le temps moyen de tri avant et après, et utilisez les scores de confiance et les recommandations pour affiner vos règles et playbooks de suppression, sans contourner le jugement des analystes. Il s’agit d’un moyen à faible risque de familiariser votre SOC avec l’IA « au courant » tout en gardant les humains fermement responsables des décisions finales.
Enfin, effectuez un zoom arrière pour évaluer votre stratégie SIEM et données à long terme. La direction d'AWS (résultats consolidés dans Security Hub, magasins de données partagés pour la sécurité et l'observabilité, et outils partenaires interrogeant des données communes) s'éloigne du modèle traditionnel dans lequel chaque outil de sécurité insiste pour posséder toutes vos données brutes. Vous n'avez pas besoin de faire exploser votre SIEM aujourd'hui, mais cela vaut la peine d'aligner votre prochain renouvellement sur un plan sur la manière dont Security Hub, GuardDuty et vos outils partenaires partageront les données, plutôt que chacun exigeant son propre silo.
Réflexions finales
AWS fait ce que les clients demandaient : utiliser son poids pour réduire les barrières de sécurité entre les cloud et entre les charges de travail traditionnelles et l'IA. Pour les organisations qui tentent d'évoluer plus rapidement en matière d'IA sans perdre le contrôle des risques, les nouvelles fonctionnalités multicloud et axées sur l'IA de Security Hub valent plus qu'un simple aperçu : il s'agit d'un modèle de la manière dont la sécurité du cloud devra fonctionner à l'ère de l'IA.
Zeus Kerravala est analyste principal chez ZK Research, une division de Kerravala Consulting. Il a écrit cet article pour SiliconANGLE.
