AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Fundacional Protección de datosCapa de defensa en profundidad: Identidad y datos Capacidad 5 · Agentes de IA generativaCaso de uso: IA que actúa 🤝 CompartidaModelo de Responsabilidad Compartida de AWS: quién implementa y opera este control. Cliente = es tuyo; AWS = lo opera AWS y tú lo heredas; Compartida = ambos tienen obligaciones.

c5.2 Aísla las sesiones del agente y asegura su memoria

Ejecuta cada sesión del agente en un runtime aislado y organiza la memoria persistente por namespace con cifrado y límites de retención, para que el contexto de un usuario no pueda alcanzar el de otro.

Fundacional
Mejorada
Avanzada
Esfuerzo: Medio Impacto: Alto Scopes de IA generativaDe la AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 3 · Modelos preentrenados; 4 · Modelos ajustados (fine-tuned) Dimensiones de seguridad agénticaDe la AWS Agentic AI Security Scoping Matrix.: Memoria y estado

Guía de implementación

Cómo implementarlo en AWS

Ejecuta los agentes en AgentCore Runtime (microVM dedicado por sesión, memoria saneada al terminar). Usa los namespaces de AgentCore Memory (session ID, actor ID, strategy ID) para el aislamiento lógico, fija la retención de corto plazo al mínimo necesario, agrega borrado automático para la memoria de largo plazo, y cifra la memoria/token vaults/log groups con una clave KMS gestionada por el cliente.

Criterios de aceptación

Las sesiones se aíslan en microVMs; la memoria se organiza por namespace de sesión/actor; la retención se minimiza con flujos de borrado; los datos del agente se cifran con CMK.

Implementación práctica

Cómo se implementa este control en cada arquitectura de referencia:

Los agentes corren en microVM de AgentCore Runtime en la cuenta de IA generativa y la memoria se organiza por namespace de sesión/actor, con retención minimizada y cifrado CMK, para que el contexto de un usuario nunca alcance el de otro.

  1. Ejecuta los agentes en AgentCore Runtime para que cada sesión reciba un microVM dedicado con la memoria saneada al terminar.
    Cuenta de IA generativa AgentCore Runtime
  2. Usa los namespaces de AgentCore Memory (session ID, actor ID, strategy ID) para el aislamiento lógico, fija la retención de corto plazo al mínimo y agrega borrado automático para la memoria de largo plazo.
    Cuenta de IA generativa AgentCore Memory
  3. Cifra la memoria, los token vaults y los log groups con una clave KMS gestionada por el cliente.
    Cuenta de IA generativa AWS KMS

Cómo validar: Las sesiones se aíslan en microVMs; la memoria se organiza por namespace de sesión/actor; la retención se minimiza con flujos de borrado; los datos del agente se cifran con CMK.

Evita: Un solo store de memoria organizado laxamente por la entrada del usuario. Organiza la memoria por namespace del lado del servidor y aísla las sesiones para que el contexto no se filtre entre usuarios.

OU de IA generativa (multi-cuenta) →

AgentCore Runtime aísla las sesiones y AgentCore Memory se organiza por namespace, con retención minimizada y cifrado CMK dentro de la cuenta.

  1. Ejecuta los agentes en AgentCore Runtime (microVM por sesión, memoria saneada al terminar).
    Capa de IA generativa (rol IAM) AgentCore Runtime
  2. Organiza AgentCore Memory por sesión/actor/strategy, minimiza la retención de corto plazo y automatiza el borrado de largo plazo.
    Capa de IA generativa (rol IAM) AgentCore Memory
  3. Cifra la memoria, los token vaults y los log groups con la clave gestionada por el cliente.
    Capa de IA generativa (rol IAM) AWS KMS

Cómo validar: Las sesiones se aíslan; la memoria se organiza por namespace de sesión/actor; la retención se minimiza; los datos del agente se cifran con CMK.

Evita: Persistir toda la memoria de sesión indefinidamente en un solo bucket. Organízala por namespace, minimiza la retención y cífrala para que una fuga quede acotada.

Cuenta única (punto de entrada) →

Amenazas que atiende

  • Contaminación de datos entre sesiones concurrentes del agente.
  • Acceso no autorizado a la memoria persistente del agente de otro usuario.

Servicios AWS

Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory AWS KMS

Mapeos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM02 Sensitive Information Disclosure

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • MANAGE.1 AI risks are prioritized, responded to and managed

AWS Security Hub — AI Security Best Practices

  • BedrockAgentCore.3 Bedrock AgentCore Memory should be encrypted with customer managed AWS KMS keys

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC05-BP01 Implement least privilege and permission boundaries for agentic workflows

OWASP GenAI Top 10 for Agentic Applications (2025)

  • ASI06 Memory and Context Poisoning

Ver video

Video de AWS: una introducción a Amazon Bedrock AgentCore Runtime — cómo cada sesión de agente se ejecuta en un entorno de runtime aislado, de modo que el contexto y la memoria de un usuario no puedan alcanzar a otro.

Recursos de aprendizaje

Referencias

  • AWS SRA para IA — Capacidad 5, Protección de datos