Seleccionando la Solución Agénica Correcta en Azure - Parte 2 (Seguridad)
Continuamos desde donde quedamos en la entrega anterior seleccionando la solución agénica correcta en Azure Parte 1 y ahora nos centramos en la perspectiva de seguridad para cada opción disponible en Azure. Antes de entrar en detalles es recomendable revisar la lista de tecnologías Azure AI Services que Microsoft publica para entender la familia de servicios que incluye desde las antiguas cognitive services hasta las últimas incorporaciones a la plataforma.
Workflows con agentes IA en Azure Logic Apps Preview
Descripción y modelo operativo Los agentes pueden ejecutarse como acciones dentro de flujos de trabajo de Logic Apps o como parte de bucles agenticos que coordinan múltiples herramientas y llamadas externas. No se debe confundir este patrón con el uso de Logic Apps para integrar agentes hospedados en Azure AI Foundry Agent Service, que es una arquitectura alternativa donde los agentes corren en un servicio gestionado.
Consideraciones clave de seguridad Autenticación y autorización Se pueden proteger los endpoints y las llamadas mediante Easy Auth o App Service Auth con Microsoft Entra ID para centralizar la identidad y el control de accesos. Control de datos en reposo Logic Apps almacena datos en Azure Storage cifrados por defecto con claves gestionadas por Microsoft. Refuerce la seguridad aplicando Azure RBAC para restringir operaciones, limitando el acceso al historial de ejecuciones, asegurando entradas y salidas y controlando parámetros en workflows desencadenados por webhooks. Tránsito de datos Al exponer endpoints HTTPs considere colocar Azure API Management para políticas de acceso y documentación y Azure Front Door o Application Gateway con WAF para protección contra ataques a la capa web.
Azure AI Foundry Agent Service
Modelo gestionado y privacidad Este servicio abstrae la infraestructura y Microsoft gestiona el entorno seguro donde corren los agentes. Microsoft garantiza privacidad de prompts y respuestas evitando compartir datos entre clientes o proveedores externos y aplica cifrado AES 256 para mensajes, threads y cargas. Existe la opción de Customer Managed Keys para organizaciones que requieren control total sobre las claves de cifrado.
Red y conectividad El servicio soporta integración con redes privadas mediante private endpoints, aunque con limitaciones como requisitos de subred dedicada y disponibilidad regional restringida. En tránsito se prevén mejoras con soporte para API Management en preview para APIs de modelos, herramientas y agentes, lo que facilitará aplicar políticas y límites a las llamadas de IA.
Orquestadores de agentes y frameworks Con la llegada del Agent Framework que unifica lo mejor de AutoGen y Semantic Kernel surgen preguntas comunes sobre seguridad que aplican a cualquier orquestador o librería como LlamaIndex LangGraph o LangChain. Al hospedar orquestadores en AKS o Container Apps deben considerarse también las buenas prácticas de seguridad de esos entornos, pero destacamos aquí controles aplicables al propio diseño de agentes.
Áreas críticas de control Gestión de secretos Evite hardcode de claves y credenciales. Use Azure Key Vault o soluciones equivalentes para almacenar secretos, cifrarlos en reposo y aplicar rotación periódica. Limite el alcance y la duración de cada secreto. Control de accesos y principio de privilegio mínimo Cada agente o herramienta debe tener solo los permisos estrictamente necesarios. Implemente RBAC, autenticación fuerte con OAuth2 o Azure AD para accesos administrativos y restrinja permisos externos a lectura o acciones específicas según sea necesario. Aislamiento y sandboxing Ejecute plugins y extensiones en entornos aislados para evitar que entrada maliciosa ejecute código arbitrario. Aplique límites de recursos CPU memoria y tiempo de ejecución para mitigar abuso o bucles infinitos. Protección de datos sensibles Cifre datos en reposo y en tránsito. Enmascare o elimine PII antes de enviar para inferencia y evite persistir contexto sensible. Asegure que logs y dumps de memoria no expongan secretos. Seguridad de prompts y consultas Implemente validación y saneamiento de entrada para evitar prompt injection y manipulación de contexto. Establezca límites de longitud de contexto y filtros de salida para bloquear contenidos inadecuados o comandos peligrosos. Observabilidad registro y auditoría Mantenga trazabilidad de invocaciones de herramientas decisiones de agentes y rutas de ejecución. Implemente monitorización continua para detectar comportamientos anómalos y establecer alertas ante patrones sospechosos.
Recomendaciones prácticas y adopción empresarial Para organizaciones que desean desplegar agentes IA productivos con garantías de seguridad recomendamos un enfoque por fases: evaluación de riesgos diseño con privacidad desde el diseño selección de arquitecturas gestionadas cuando se requiera simplicidad y cumplimiento y finalmente pruebas de seguridad y automatización de controles. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en cada paso desde la concepción de soluciones de inteligencia artificial hasta la puesta en producción con prácticas de ciberseguridad avanzadas. Somos especialistas en aplicaciones a medida y software a medida y ofrecemos servicios integrales que incluyen ciberseguridad pentesting integración con servicios cloud aws y azure y proyectos de servicios inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones.
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Esperamos que este repaso le ayude a comprender los riesgos y las contramedidas para cada opción agénica en Azure. Si desea un análisis personalizado para su caso de uso contactenos y nuestro equipo de expertos en AI y ciberseguridad diseñara la solución mas adecuada para su negocio.
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