c1.4 Registra cada invocación del modelo con CloudTrail y CloudWatch
Captura quién invocó qué modelo, cuándo y con qué configuración, para que la actividad de inferencia sea auditable y las anomalías detectables.
Guía de implementación
Cómo implementarlo en AWS
Habilita CloudTrail para las llamadas a la API de Amazon Bedrock y activa el registro de invocación de modelos hacia CloudWatch/S3. Rastrea tasa de invocación, latencia, uso de tokens y tasa de error con métricas de CloudWatch, y alarma ante desviaciones de la línea base.
Haz auditable la actividad de inferencia
Dos registros distintos responden a dos preguntas distintas:
- AWS CloudTrail registra la actividad de la API y del plano de control: quién llamó a qué operación de Bedrock, desde dónde y cuándo. Está activo de forma predeterminada para los eventos de gestión y es tu rastro de auditoría de quién hizo qué.
- El registro de invocación del modelo captura el plano de datos: los prompts, las respuestas y los metadatos reales de las llamadas hechas a través del endpoint
bedrock-runtime. Está desactivado de forma predeterminada y debes habilitarlo explícitamente.
Juntos permiten reconstruir tanto las acciones administrativas como la inferencia en sí.
Activa el registro de invocación del modelo
Habilita el registro de invocación y envíalo a CloudWatch Logs (o a S3). CloudWatch es conveniente para filtros de métricas y alarmas; S3 es mejor para retención económica de largo plazo. El rol de entrega debe permitir que Bedrock escriba en el destino:
aws bedrock put-model-invocation-logging-configuration \
--logging-config '{
"cloudWatchConfig": {
"logGroupName": "/aws/bedrock/model-invocations",
"roleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/BedrockInvocationLoggingRole"
},
"textDataDeliveryEnabled": true,
"imageDataDeliveryEnabled": false,
"embeddingDataDeliveryEnabled": true
}'
Nota: el registro de invocación solo captura las llamadas a través del endpoint bedrock-runtime (InvokeModel, Converse y las APIs compatibles con OpenAI en ese endpoint). Las llamadas a través de otros endpoints no se capturan.
Alarma sobre las señales que importan
Una vez que los registros lleguen a CloudWatch, añade filtros de métricas y alarmas para lo que vale la pena vigilar: un aumento repentino de intervenciones del guardrail, errores de throttling o un salto inusual en el volumen de invocaciones de un principal. Los prompts y las respuestas pueden contener datos sensibles, así que cifra el destino con tu clave administrada por el cliente (consulta el control de KMS) y acota quién puede leer el grupo de logs o el bucket.
Vigila el costo
- CloudWatch Logs factura por ingesta y almacenamiento; los prompts/respuestas pueden ser grandes, así que dirige las cargas de alto volumen a S3 y usa CloudWatch para una ventana de alerta más corta.
- Configura una regla de ciclo de vida en S3 para expirar o archivar los registros de invocación antiguos.
Criterios de aceptación
CloudTrail registra las llamadas a la API de Bedrock; los logs de invocación se entregan; existen alarmas de CloudWatch para patrones de invocación anómalos.
Implementación práctica
Cómo se implementa este control en cada arquitectura de referencia:
CloudTrail y los logs de invocación de Bedrock de la cuenta de IA generativa fluyen a la cuenta central de Log archive, donde son inmutables y se monitorean.
- Habilita CloudTrail de organización capturando eventos de gestión y de datos de Bedrock, y activa el registro de invocación de modelos en la cuenta de IA generativa.
- Entrega esos logs al bucket WORM central (Object Lock) en la cuenta de Log archive para que la actividad de inferencia sea resistente a manipulación y se retenga de forma central.
- Publica métricas de tasa de invocación, latencia, uso de tokens y tasa de error en CloudWatch y alarma ante desviaciones de la línea base.
Cómo validar: CloudTrail muestra las llamadas de Bedrock; los logs de invocación aterrizan en el bucket de Log archive bajo Object Lock; un pico de invocación simulado dispara una alarma de CloudWatch.
Evita: Registrar solo en la misma cuenta que ejecuta la carga. Un atacante que llegue a esa cuenta puede manipular la evidencia; envía los logs a una cuenta separada de Log archive.
CloudTrail y los logs de invocación se quedan en la cuenta pero se exportan a un bucket con acceso controlado y Object Lock que podrás centralizar al graduarte.
- Habilita CloudTrail para las llamadas a la API de Bedrock y activa el registro de invocación de modelos hacia CloudWatch y S3.
- Envía los logs a un bucket S3 dedicado con Object Lock y una política de bucket restrictiva, separado de los datos de aplicación, para que resistan manipulación incluso dentro de una sola cuenta.
- Crea métricas y alarmas de CloudWatch para tasa de invocación, uso de tokens y tasa de error para detectar abuso o costo desbocado.
Cómo validar: CloudTrail registra las llamadas de Bedrock; los logs de invocación se entregan al bucket con Object Lock; un patrón de invocación anómalo levanta una alarma.
Evita: Escribir logs en un bucket que el rol de la aplicación puede borrar o sobrescribir. Aísla el bucket de logs con su propia política y Object Lock para que las credenciales en ejecución no puedan borrar la traza.
Amenazas que atiende
- Abuso o acceso a datos no detectado cuando las invocaciones no se registran.
- Sin traza de auditoría para reconstruir un incidente.
Servicios AWS
Precios
Bedrock no cobra por habilitar el registro de invocación en sí; pagas los cargos estándar de CloudWatch Logs o S3 por los datos entregados y almacenados. Los eventos de gestión de CloudTrail son gratuitos; los eventos de datos (si se habilitan) se facturan por evento. Consulta Monitor model invocation using CloudWatch Logs and Amazon S3.
Mapeos de frameworks
OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)
- LLM02 Sensitive Information Disclosure
NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)
- MEASURE.3 Mechanisms for tracking AI risks are in place
- MANAGE.4 Risk treatments, monitoring and response are documented and applied
AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)
- GENSEC01-BP04 Implement access monitoring to generative AI services and foundation models
- GENSEC03-BP01 Implement control plane and data access monitoring
Recursos de aprendizaje
Referencias
- AWS SRA para IA — Capacidad 1, Defensa en profundidad
AI Security Maturity Model