Bedrock Security ha annunciato il suo Model Context Protocol (MCP) Server alla RSAC™ Conference, segnando un passo significativo verso interazioni sicure e standardizzate tra agenti di intelligenza artificiale e dati aziendali. Previsto per il rilascio nel secondo trimestre del 2025, l’MCP Server mira a fornire un gateway sicuro, controllando le interazioni del modello e promuovendo l’adozione sicura degli standard di AI agentica aperta.
Colmare il divario tra agenti di intelligenza artificiale e dati aziendali
La sfida principale risiede nell’integrare gli agenti di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro aziendali senza compromettere la sicurezza e la governance dei dati. L’MCP Server di Bedrock Security affronta questo problema agendo come un ponte, incorporando senza problemi la conoscenza contestuale dei dati, dei rischi e dell’utilizzo dal comprehensive metadata lake della Bedrock Platform direttamente nei flussi di lavoro aziendali e nei sistemi di AI agentica emergenti.
Accesso standardizzato al Metadata Lake
L’MCP Server offre un accesso standardizzato al metadata lake di Bedrock, fornendo informazioni dettagliate sulla sensibilità dei dati, sui profili di rischio e sui modelli di utilizzo. Questa consapevolezza contestuale è fondamentale per garantire che le azioni intraprese dagli agenti di intelligenza artificiale o all’interno di flussi di lavoro automatizzati siano allineate con le politiche organizzative stabilite e i requisiti normativi.
- Sensibilità dei dati: Comprendere la classificazione e i livelli di sensibilità dei dati è fondamentale per prevenire accessi non autorizzati o usi impropri.
- Profili di rischio: L’identificazione dei potenziali rischi associati all’accesso e all’utilizzo dei dati consente strategie di mitigazione proattive.
- Modelli di utilizzo: L’analisi di come i dati vengono utilizzati fornisce preziose informazioni sulle potenziali vulnerabilità di sicurezza e lacune di conformità.
Fornendo questo contesto completo, l’MCP Server consente alle organizzazioni di integrare le capacità di AI in modo più sicuro, promuovendo l’innovazione pur mantenendo una governance solida.
Affrontare la frammentazione del contesto dei dati
Le imprese spesso si confrontano con la frammentazione del contesto dei dati, in cui le informazioni critiche sulla sensibilità dei dati, i modelli di utilizzo, i controlli di accesso e i rischi associati risiedono in silos disparati. Questa mancanza di una visione unificata ostacola un’efficace governance dei dati e gestione della sicurezza.
Un livello di contesto unificato e interrogabile
L’MCP Server di Bedrock Security affronta questa sfida fornendo un livello di contesto unificato e interrogabile accessibile tramite un protocollo standard. Ciò consente alle organizzazioni di ottenere un accesso immediato a informazioni complete sui dati tramite query semplici e iterative.
- Protocollo standard: Un protocollo standardizzato garantisce un’integrazione senza problemi con i sistemi e le applicazioni aziendali esistenti.
- Query iterative: Query semplici e iterative consentono una discovery dei dati efficiente e mirata.
- Informazioni complete sui dati: L’accesso a una visione completa del contesto dei dati consente un processo decisionale informato.
Consolidando il contesto dei dati in un unico livello accessibile, l’MCP Server facilita una migliore sicurezza, governance e un processo decisionale basato sui dati.
Migliorare la sicurezza e la governance attraverso l’automazione basata sull’AI
Con l’MCP Server di Bedrock Security, le organizzazioni possono migliorare la sicurezza e la governance accelerando al contempo l’innovazione collegando senza problemi il contesto essenziale dal metadata lake con i flussi di lavoro di AI.
Esempio: flusso di lavoro automatizzato di decommissioning di dati sensibili
Si consideri un’organizzazione che implementa un flusso di lavoro automatizzato di decommissioning di dati sensibili. Questo flusso di lavoro potrebbe sfruttare l’MCP Server per:
- Identificare i dati sensibili: Identificare i dati sensibili all’interno di un data warehouse e interrogare i record di esempio per scopi di verifica.
- Determinare la proprietà e l’accesso ai dati: Determinare la proprietà dei dati e identificare gli utenti con modelli di accesso regolari.
- Notificare le parti interessate: Notificare automaticamente le parti interessate pertinenti tramite canali di comunicazione come Slack per spiegare perché i dati sensibili sono necessari per il loro lavoro o se possono essere sufficienti varianti mascherate o sintetiche dei dati.
- Decommissioning automatizzato: Procedere con il decommissioning automatico dopo periodi predefiniti di inattività.
- Escalation agli operatori umani: Eseguire l’escalation agli operatori umani quando l’input delle parti interessate richiede un’ulteriore valutazione.
Questo esempio illustra come l’MCP Server può essere utilizzato per automatizzare i processi critici di governance dei dati, garantendo la conformità e riducendo al minimo il rischio.
Gestire il passaggio a flussi di lavoro di AI basati su agenti
Bedrock Security si impegna a fornire funzionalità che aiutino le aziende a gestire il passaggio a flussi di lavoro di AI basati su agenti, garantendo che la governance, la tracciabilità e la sicurezza siano incorporate dalla progettazione.
Governance, tracciabilità e sicurezza incorporate
Integrando l’MCP Server nei loro flussi di lavoro di AI, le organizzazioni possono garantire che:
- Governance: Gli agenti di AI operano all’interno delle politiche organizzative stabilite e dei requisiti normativi.
- Tracciabilità: Tutte le azioni intraprese dagli agenti di AI vengono registrate e tracciate a fini di controllo.
- Sicurezza: L’accesso e l’utilizzo dei dati sono controllati e monitorati per prevenire accessi non autorizzati o usi impropri.
Questo approccio olistico alla sicurezza e alla governance garantisce che le organizzazioni possano sfruttare la potenza dell’AI senza compromettere l’integrità o la conformità dei dati.
Bedrock Security: accelerare l’utilizzo dei dati riducendo al minimo il rischio
Bedrock Security mira ad accelerare la capacità delle aziende di sfruttare i dati come risorsa strategica riducendo al minimo il rischio. La sua tecnologia metadata lake, prima nel settore, e l’automazione basata sull’AI consentono la visibilità continua sulla posizione, la sensibilità, l’accesso e l’utilizzo dei dati in ambienti distribuiti.
Visibilità e controllo continui
Fornendo visibilità continua sugli asset di dati e automatizzando i processi chiave di sicurezza e governance, Bedrock Security consente alle organizzazioni di:
- Ridurre i rischi per la sicurezza dei dati: Identificare e mitigare le potenziali vulnerabilità di sicurezza.
- Migliorare la governance dei dati e la conformità: Garantire la conformità ai requisiti normativi.
- Accelerare l’innovazione basata sui dati: Sbloccare il valore dei dati per guidare la crescita aziendale.
L’impegno di Bedrock Security per l’innovazione e la sicurezza dei dati la rende un partner prezioso per le organizzazioni che cercano di sfruttare la potenza dell’AI mantenendo una solida posizione di sicurezza.
Il significato del contesto nei flussi di lavoro di AI
Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’importanza del contesto non può essere sopravvalutata. Man mano che i sistemi di AI vengono integrati sempre più nei flussi di lavoro aziendali, la necessità che questi sistemi comprendano e rispondano alle sfumature dei dati, dei rischi e dei modelli di utilizzo diventa fondamentale. Il Model Context Protocol (MCP) Server di Bedrock Security affronta direttamente questa esigenza, fornendo un livello cruciale di consapevolezza contestuale che consente un’implementazione di AI sicura ed efficace.
Perché il contesto è importante
- Sicurezza dei dati: Senza contesto, gli agenti di AI potrebbero inavvertitamente accedere o elaborare dati sensibili in un modo che viola le politiche di sicurezza. Fornendo informazioni dettagliate sulla sensibilità dei dati, l’MCP Server garantisce che le azioni di AI siano allineate con i protocolli di sicurezza stabiliti.
- Gestione del rischio: Comprendere il rischio associato all’accesso e all’utilizzo dei dati è fondamentale per prevenire violazioni dei dati e altri incidenti di sicurezza. L’MCP Server fornisce informazioni dettagliate sui profili di rischio, consentendo alle organizzazioni di mitigare in modo proattivo le potenziali minacce.
- Conformità: Molti settori sono soggetti a rigide normative sulla privacy dei dati. L’MCP Server aiuta a garantire la conformità fornendo il contesto necessario affinché i sistemi di AI aderiscano a queste normative.
- Efficienza operativa: La consapevolezza contestuale consente agli agenti di AI di prendere decisioni più informate, portando a una maggiore efficienza operativa e a una riduzione degli errori.
L’MCP Server come abilitatore contestuale
L’MCP Server funge da abilitatore contestuale:
- Centralizzazione del contesto dei dati: Consolidamento del contesto dei dati in un unico repository accessibile.
- Fornitura di accesso standardizzato: Offerta di un protocollo standardizzato per l’accesso al contesto dei dati.
- Abilitazione dell’integrazione dell’AI: Facilitazione dell’integrazione del contesto dei dati nei flussi di lavoro di AI.
Implicazioni per il futuro dell’AI
L’MCP Server di Bedrock Security ha implicazioni significative per il futuro dell’AI, aprendo la strada a:
- AI sicura e affidabile: Costruire fiducia nei sistemi di AI garantendo che operino in modo sicuro ed etico.
- Adozione più ampia dell’AI: Incoraggiare un’adozione più ampia dell’AI affrontando le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla governance.
- Applicazioni di AI più efficaci: Sviluppare applicazioni di AI più efficaci che siano adattate alle esigenze aziendali specifiche.
L’MCP Server è un passo fondamentale verso la realizzazione del pieno potenziale dell’AI, consentendo alle organizzazioni di sfruttare questa tecnologia in modo sicuro e responsabile.
Approfondimento del Metadata Lake
Il fondamento della consapevolezza contestuale dell’MCP Server è il metadata lake. Un metadata lake è un repository centralizzato di metadati, che sono dati sui dati. Questi metadati includono informazioni come la posizione dei dati, la sensibilità, i controlli di accesso e i modelli di utilizzo. Il metadata lake di Bedrock Security è progettato per fornire una visione completa e aggiornata degli asset di dati di un’organizzazione.
Componenti chiave del Metadata Lake
- Data Discovery: Consente alle organizzazioni di scoprire e localizzare facilmente gli asset di dati in ambienti distribuiti.
- Classificazione dei dati: Fornisce strumenti per la classificazione dei dati in base alla sensibilità e ad altri criteri.
- Controllo degli accessi: Gestisce i controlli di accesso per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati sensibili.
- Data Lineage: Tiene traccia del flusso dei dati dalla sua origine alla sua destinazione, fornendo preziose informazioni sulle trasformazioni e le dipendenze dei dati.
- Monitoraggio dell’utilizzo: Monitora i modelli di utilizzo dei dati per identificare potenziali vulnerabilità di sicurezza e lacune di conformità.
Vantaggi di un Metadata Lake completo
- Governance dei dati migliorata: Consente alle organizzazioni di stabilire e applicare politiche di governance dei dati.
- Sicurezza dei dati migliorata: Fornisce una visione centralizzata dei rischi e delle vulnerabilità della sicurezza dei dati.
- Conformità semplificata: Semplifica la conformità alle normative sulla privacy dei dati.
- Data Discovery più veloce: Accelera la data discovery e l’analisi.
- Migliore processo decisionale basato sui dati: Consente un processo decisionale informato fornendo una visione completa degli asset di dati.
Il ruolo dell’automazione basata sull’AI
L’automazione basata sull’AI svolge un ruolo cruciale nel migliorare l’efficacia dell’MCP Server e del metadata lake. Sfruttando l’AI, Bedrock Security è in grado di automatizzare i processi chiave di governance e sicurezza dei dati, riducendo lo sforzo manuale e migliorando la precisione.
Esempi di automazione basata sull’AI
- Classificazione automatica dei dati: Gli algoritmi di AI possono classificare automaticamente i dati in base al loro contenuto e contesto.
- Rilevamento delle anomalie: L’AI può rilevare anomalie nei modelli di utilizzo dei dati, avvisando i team di sicurezza di potenziali minacce.
- Applicazione delle politiche: L’AI può applicare automaticamente le politiche di governance dei dati, garantendo la conformità ai requisiti normativi.
- Threat Intelligence: L’AI può sfruttare i feed di threat intelligence per identificare e mitigare i potenziali rischi per la sicurezza.
Vantaggi dell’automazione basata sull’AI
- Sforzo manuale ridotto: Automatizza le attività ripetitive, liberando risorse per iniziative più strategiche.
- Precisione migliorata: Riduce il rischio di errore umano.
- Tempi di risposta più rapidi: Consente una risposta più rapida agli incidenti di sicurezza.
- Scalabilità migliorata: Consente alle organizzazioni di scalare più facilmente le loro operazioni di governance e sicurezza dei dati.
Applicazioni reali dell’MCP Server
L’MCP Server ha una vasta gamma di applicazioni reali in vari settori. Alcuni esempi includono:
- Servizi finanziari: Garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati, come GDPR e CCPA.
- Sanità: Proteggere i dati sensibili dei pazienti e rispettare le normative HIPAA.
- Governo: Proteggere le informazioni classificate e prevenire le violazioni dei dati.
- Vendita al dettaglio: Proteggere i dati dei clienti e prevenire le frodi.
- Produzione: Proteggere la proprietà intellettuale e prevenire lo spionaggio industriale.
Casi d’uso specifici
- Valutazione automatizzata del rischio: Automatizzare la valutazione dei rischi relativi ai dati, identificando potenziali vulnerabilità e lacune di conformità.
- Controllo dinamico degli accessi: Implementare politiche di controllo dinamico degli accessi che si adeguano in base ai ruoli utente, alla sensibilità dei dati e al contesto.
- Mascheramento e anonimizzazione dei dati: Automatizzare il mascheramento e l’anonimizzazione dei dati sensibili per proteggere la privacy.
- Risposta agli incidenti: Accelerare la risposta agli incidenti fornendo visibilità in tempo reale sull’accesso e i modelli di utilizzo dei dati.
Superare le sfide nell’implementazione dell’AI
L’implementazione dell’AI in azienda non è priva di sfide. Alcune sfide comuni includono:
- Qualità dei dati: Garantire che i dati utilizzati dai sistemi di AI siano accurati, completi e coerenti.
- Bias: Mitigare il bias negli algoritmi di AI per garantire l’equità e prevenire la discriminazione.
- Spiegabilità: Rendere le decisioni di AI più trasparenti e spiegabili.
- Sicurezza: Proteggere i sistemi di AI da attacchi informatici e violazioni dei dati.
- Governance: Stabilire politiche di governance chiare per lo sviluppo e la distribuzione dell’AI.
Come l’MCP Server affronta queste sfide
L’MCP Server aiuta ad affrontare queste sfide:
- Fornitura di contesto per la qualità dei dati: Consentire ai sistemi di AI di valutare la qualità dei dati in base al contesto.
- Mitigazione del bias: Fornire informazioni dettagliate sul bias dei dati e consentire alle organizzazioni di intraprendere azioni correttive.
- Miglioramento della spiegabilità: Rendere le decisioni di AI più spiegabili fornendo contesto sui dati utilizzati.
- Miglioramento della sicurezza: Proteggere i sistemi di AI da attacchi informatici e violazioni dei dati fornendo un gateway sicuro ai dati.
- Supporto alla governance: Consentire alle organizzazioni di stabilire politiche di governance chiare per l’AI.
Il futuro della sicurezza dei dati e dell’AI
L’MCP Server di Bedrock Security rappresenta un passo significativo avanti nell’evoluzione della sicurezza dei dati e dell’AI. Man mano che l’AI continua a trasformare i settori, la necessità di sistemi di AI sicuri e consapevoli del contesto non farà che aumentare. L’MCP Server fornisce le basi per la costruzione di questi sistemi, consentendo alle organizzazioni di sfruttare la potenza dell’AI in modo sicuro e responsabile.
Tendenze chiave che plasmano il futuro
- Maggiore adozione dell’AI: L’AI diventerà sempre più diffusa in tutti i settori.
- Volumi di dati crescenti: I volumi di dati continueranno a crescere esponenzialmente.
- Paesaggio delle minacce in evoluzione: Le minacce informatiche diventeranno più sofisticate e persistenti.
- Normative sulla privacy dei dati più severe: Le normative sulla privacy dei dati diventeranno più rigorose.
- Enfasi sull’AI responsabile: Ci sarà una maggiore enfasi sullo sviluppo e la distribuzione dell’AI in modo responsabile.
La visione di Bedrock Security
La visione di Bedrock Security è consentire alle organizzazioni di sfruttare la potenza dei dati e dell’AI mantenendo i più alti livelli di sicurezza e governance. L’MCP Server è un componente chiave di questa visione, fornendo le basi per la costruzione di un futuro in cui l’AI sia potente e affidabile.