c1.11 Isole as cargas de IA entre contas com guardrails
Separe desenvolvimento, inferência e treinamento em contas/OUs distintas com SCPs e linhas de base do Config, para conter o raio de impacto e manter governança consistente.
Guia de implementação
Como implementar na AWS
Estabeleça uma OU de IA generativa com contas separadas de desenvolvimento, inferência e (onde usado) treinamento. Aplique SCPs (por exemplo, negar ações de treinamento em contas de inferência), aplique conformance packs do AWS Config para uma linha de base comum e agregue os logs a uma conta central de log-archive.
Contenha o raio de impacto com limites de conta
O limite de isolamento mais forte na AWS é a conta. Separar desenvolvimento, inferência/produção e treinamento/personalização de modelos em contas distintas (agrupadas em OUs) significa que um comprometimento ou uma configuração incorreta em uma não alcança as demais. O AWS Organizations então permite definir políticas de controle de serviço (SCPs) — barreiras de toda a organização que limitam as permissões máximas que qualquer principal de uma conta pode ter, por mais permissiva que seja sua política de IAM.
Uma SCP não concede acesso; ela define o teto. As permissões do dia a dia continuam sendo concedidas com o IAM.
Restrinja quais modelos podem ser usados em toda a organização
Uma barreira comum é negar o acesso a qualquer modelo de fundação, exceto os que sua organização aprovou e avaliou quanto ao risco. O padrão documentado pela AWS usa NotResource para que tudo, exceto os ARNs de modelo listados, seja negado:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "DenyUnapprovedBedrockModels",
"Effect": "Deny",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
],
"NotResource": [
"arn:aws:bedrock:*::foundation-model/anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
"arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0"
]
}
]
}
Mantenha a inferência dentro de regiões aprovadas
Combine a restrição de modelos com uma barreira regional para que o Bedrock só possa ser chamado nas regiões que você aprovou por motivos de residência de dados:
{
"Sid": "RestrictBedrockToApprovedRegions",
"Effect": "Deny",
"Action": "bedrock:*",
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringNotEquals": {
"aws:RequestedRegion": ["us-east-1", "us-west-2"]
}
}
}
Adicione uma base de referência com o Config
As SCPs definem o teto de permissões; o AWS Config confirma a realidade. Implante uma base de referência do Config (idealmente por meio de um conformance pack em toda a OU) para detectar desvios — um recurso do Bedrock criado sem criptografia, o registro de invocação desativado ou um guardrail removido — e alertar ou remediar automaticamente.
Nota: as SCPs nunca se aplicam à conta de gerenciamento e apenas restringem; não podem conceder. Teste uma SCP nova em uma única OU antes de implantá-la em toda a organização, pois um Deny amplo demais pode bloquear cargas de trabalho legítimas.Critérios de aceitação
As cargas de IA rodam em contas dedicadas sob uma OU com SCPs; as linhas de base do Config aplicam em toda a organização; os logs são agregados de forma central.
Implementação prática
Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:
Uma OU de IA generativa dedicada com contas separadas, guardrails por SCP e linhas de base do Config em toda a org contém o raio de impacto e aplica uma postura consistente.
- Crie a OU de IA generativa com contas separadas de desenvolvimento, inferência e (onde usado) treinamento sob o AWS Organizations / Control Tower.
- Anexe SCPs na OU que imponham limites (por exemplo, negar ações de treinamento em contas de inferência, negar a desativação do registro/guardrails).
- Aplique conformance packs do AWS Config em toda a org para uma linha de base comum e agregue todos os logs à conta central de Log archive.
Como validar: As cargas de IA rodam em contas dedicadas sob a OU; uma ação negada por SCP (por exemplo, treinar em uma conta de inferência) falha; as linhas de base do Config aplicam em toda a org; os logs são agregados de forma central.
Evite: Separar apenas por IAM dentro de uma conta e chamar isso de isolamento. Os limites de conta mais os SCPs são o que de fato contém o raio de impacto; use-os para IA em produção.
Este controle é onde a variante de conta única chega ao seu limite: aproxime o isolamento com IAM e separação de ambientes, e trate a graduação para a OU como a solução real.
- Separe as cargas de desenvolvimento e produção com papéis IAM, tags e (idealmente) VPCs distintas dentro da conta, já que aqui não há isolamento por SCP no nível de conta.
- Use regras do AWS Config na conta para uma linha de base consistente e permission boundaries para limitar o que qualquer papel pode fazer.
- Planeje e agende a graduação para uma OU de IA generativa multi-conta antes que a escala ou uma revisão de segurança o exijam; esta é a razão principal para graduar-se.
Como validar: Dev e prod estão separados por papéis/tags/VPCs; há regras do Config e permission boundaries; existe um plano documentado de graduação para a OU.
Evite: Tratar a conta única como lar permanente de IA em produção. A separação lógica não iguala o isolamento por SCP no nível de conta; gradue-se antes de a carga se tornar crítica.
Ameaças atendidas
- Um erro de desenvolvimento ou um dataset envenenado afetando a produção.
- Linhas de base de segurança inconsistentes entre os ambientes de IA.
Serviços AWS
Preços
O AWS Organizations e as SCPs são gratuitos. O AWS Config cobra por item de configuração registrado e por avaliação de conformance pack, então restrinja o gravador aos tipos de recurso que você realmente precisa governar. Consulte Example SCPs for Amazon Bedrock.
Mapeamentos de frameworks
OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)
- LLM05 Data and Model Poisoning
NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)
- GOVERN.1 Policies, processes, procedures and accountability structures
- GOVERN.4 Organizational culture that prioritizes risk awareness
- MANAGE.1 AI risks are prioritized, responded to and managed
AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)
- GENSEC03-BP01 Implement control plane and data access monitoring
Recursos de aprendizado
Referências
- AWS SRA para IA — Capacidade 1, Arquitetura multi-conta
AI Security Maturity Model