En este artículo explicamos por qué las Zonas de Aterrizaje de Azure específicas para IA son clave para proteger cargas de trabajo de inteligencia artificial y cómo integrar Microsoft Defender for Cloud, Purview y Sentinel para lograr una plataforma de IA confiable y gobernada.

Por qué las Zonas de Aterrizaje para IA importan: las Landing Zones son entornos opinados que incorporan identidad, red, seguridad, gobernanza y operaciones desde el día uno. Para IA, esto implica suscripciones dedicadas por equipo o proyecto, servicios compartidos centralizados para red e identidad, guardrails aplicados mediante Azure Policy y Blueprints, y una integración de seguridad de extremo a extremo con Defender, Sentinel y Key Vault. Este enfoque escala entre equipos de IA manteniendo gobernanza y repetibilidad.

Principales amenazas a cargas de trabajo de IA: robo de modelos y pesos, fuga de datos de entrenamiento o inferencia, abuso de endpoints de inferencia por inyección de prompts o entradas adversarias, compromisos en la cadena de suministro de modelos o paquetes, y escalada de privilegios en compute o pipelines. Al mapear estas amenazas a las áreas de diseño de una Landing Zone se activan controles técnicos y de gobierno que reducen el riesgo.

Áreas de diseño y servicios Azure recomendados: identidad y acceso con Azure AD, PIM y identidades administradas para aplicar principio de menor privilegio y evitar credenciales en código; gobernanza con Azure Policy y Blueprints para forzar endpoints privados, deshabilitar IPs públicas y restringir SKUs de GPU; aislamiento de cómputo mediante límites de suscripción, NSG y firewalls para separar dev, test y prod; protección de datos con Key Vault, HSM, CMK y Confidential Computing para cifrar modelos y artefactos; detección de amenazas con Defender for Cloud y Sentinel para gestión de postura y SIEM/SOAR; cadena de suministro con ACR y análisis de vulnerabilidades y escaneo de dependencias; monitoreo con Azure Monitor y Log Analytics para telemetría centralizada.

Por qué Defender for Cloud y Purview son críticos en Zonas de Aterrizaje de IA: las cargas de IA mezclan identidad, red, cómputo y datos sensibles. Defender for Cloud ofrece CSPM y CWPP, detecta malas configuraciones como compute con IP pública, protege servicios específicos de IA como Azure Machine Learning, AKS y Storage, y genera puntuaciones de seguridad útiles para auditoría. Purview aporta descubrimiento, catálogo y clasificación de datos, escaneos automáticos de Blob, ADLS, SQL y Cosmos DB, clasificación sensible y etiquetas MIP, y trazabilidad de linaje para pipelines de entrenamiento. Sentinel centraliza logs, correlaciona alertas de Defender y Purview, aplica analítica basada en ML para detectar exfiltración de datos, abuso de endpoints de IA y actividad maliciosa en contenedores, y automatiza respuestas con playbooks para contener incidentes.

Ejemplos de controles y políticas prácticas: exigir endpoints privados en workspaces de Azure ML, auditar IPs públicas de endpoints de inferencia, forzar cifrado de disco en VMs con GPU, restringir egress y controlar acceso a repositorios de modelos con RBAC y Managed Identities, activar Defender para Storage y Defender para SQL, integrar logs en Sentinel y alimentar reglas de detección para operaciones inusuales en modelos o datasets. En Purview, registrar fuentes de datos que alimentan ML, ejecutar autoescaneos y aplicar etiquetas de sensibilidad antes de que los datos entren en pipelines de entrenamiento.

Arquitectura de referencia y pasos de implementación resumidos: 1 Habilitar Defender for Cloud en todas las suscripciones de IA y asignar iniciativas de Azure Policy basadas en el Azure Security Benchmark. 2 Onboardear fuentes a Purview, configurar escaneos y linaje, y mapear datasets sensibles a etiquetas MIP. 3 Configurar Sentinel como centro de monitoreo y SOAR, conectar alertas de Defender y logs de Azure ML, AKS, Storage y API Management. 4 Diseñar suscripciones aisladas por equipo, implementar endpoints privados y Firewall, usar Key Vault con CMK para modelos y secretos. 5 Automatizar playbooks para respuesta: revocar claves comprometidas, poner en cuarentena nodos AKS o bloquear accesos inusuales.

Casos de uso y beneficios: con esta combinación, una organización reduce el riesgo de fuga de modelos y datos, mejora la detección temprana de abuso en endpoints de inferencia, demuestra cumplimiento regulatorio con auditorías continuas y conserva la resiliencia operativa de clústeres GPU costosos. Defender for Cloud protege la infraestructura y workloads, Purview gobierna datos y linaje, y Sentinel unifica detección y respuesta.

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