c1.4 Registre cada invocação do modelo com CloudTrail e CloudWatch
Capture quem invocou qual modelo, quando e com qual configuração, para que a atividade de inferência seja auditável e as anomalias detectáveis.
Guia de implementação
Como implementar na AWS
Habilite o CloudTrail para as chamadas à API do Amazon Bedrock e ative o registro de invocação de modelos para o CloudWatch/S3. Acompanhe taxa de invocação, latência, uso de tokens e taxa de erro com métricas do CloudWatch, e alarme em desvios da linha de base.
Torne a atividade de inferência auditável
Dois registros distintos respondem a duas perguntas distintas:
- AWS CloudTrail registra a atividade da API e do plano de controle: quem chamou qual operação do Bedrock, de onde e quando. Está ativo por padrão para eventos de gerenciamento e é sua trilha de auditoria de quem fez o quê.
- O registro de invocação do modelo captura o plano de dados: os prompts, as respostas e os metadados reais das chamadas feitas pelo endpoint
bedrock-runtime. Está desativado por padrão e você precisa habilitá-lo explicitamente.
Juntos, permitem reconstruir tanto as ações administrativas quanto a própria inferência.
Ative o registro de invocação do modelo
Habilite o registro de invocação e envie-o para o CloudWatch Logs (e/ou S3). O CloudWatch é conveniente para filtros de métrica e alarmes; o S3 é melhor para retenção econômica de longo prazo. A função de entrega deve permitir que o Bedrock grave no 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: o registro de invocação só captura as chamadas pelo endpoint bedrock-runtime (InvokeModel, Converse e as APIs compatíveis com OpenAI nesse endpoint). Chamadas por outros endpoints não são capturadas.
Alarme sobre os sinais que importam
Quando os registros chegarem ao CloudWatch, adicione filtros de métrica e alarmes para o que vale a pena acompanhar: um pico de intervenções do guardrail, erros de throttling ou um salto incomum no volume de invocações de um principal. Prompts e respostas podem conter dados sensíveis, então criptografe o destino com sua chave gerenciada pelo cliente (veja o controle de KMS) e restrinja quem pode ler o grupo de logs ou o bucket.
Fique de olho no custo
- O CloudWatch Logs cobra por ingestão e armazenamento; prompts/respostas podem ser grandes, então direcione as cargas de alto volume para o S3 e use o CloudWatch para uma janela de alerta mais curta.
- Configure uma regra de ciclo de vida no S3 para expirar ou arquivar os registros de invocação antigos.
Critérios de aceitação
O CloudTrail registra as chamadas à API do Bedrock; os logs de invocação são entregues; existem alarmes do CloudWatch para padrões de invocação anômalos.
Implementação prática
Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:
O CloudTrail e os logs de invocação do Bedrock da conta de IA generativa fluem para a conta central de Log archive, onde são imutáveis e monitorados.
- Habilite o CloudTrail de organização capturando eventos de gestão e de dados do Bedrock, e ative o registro de invocação de modelos na conta de IA generativa.
- Entregue esses logs ao bucket WORM central (Object Lock) na conta de Log archive para que a atividade de inferência seja resistente a adulteração e retida de forma central.
- Publique métricas de taxa de invocação, latência, uso de tokens e taxa de erro no CloudWatch e alarme em desvios da linha de base.
Como validar: O CloudTrail mostra as chamadas do Bedrock; os logs de invocação chegam ao bucket de Log archive sob Object Lock; um pico de invocação simulado dispara um alarme do CloudWatch.
Evite: Registrar apenas na mesma conta que executa a carga. Um atacante que alcance essa conta pode adulterar a evidência; envie os logs para uma conta separada de Log archive.
O CloudTrail e os logs de invocação ficam na conta mas são exportados para um bucket com acesso controlado e Object Lock que você poderá centralizar ao graduar-se.
- Habilite o CloudTrail para as chamadas à API do Bedrock e ative o registro de invocação de modelos para o CloudWatch e o S3.
- Envie os logs para um bucket S3 dedicado com Object Lock e uma política de bucket restritiva, separado dos dados da aplicação, para que resistam a adulteração mesmo dentro de uma única conta.
- Crie métricas e alarmes do CloudWatch para taxa de invocação, uso de tokens e taxa de erro para detectar abuso ou custo descontrolado.
Como validar: O CloudTrail registra as chamadas do Bedrock; os logs de invocação são entregues ao bucket com Object Lock; um padrão de invocação anômalo levanta um alarme.
Evite: Escrever logs em um bucket que o papel da aplicação pode apagar ou sobrescrever. Isole o bucket de logs com sua própria política e Object Lock para que as credenciais em execução não possam apagar a trilha.
Ameaças atendidas
- Abuso ou acesso a dados não detectado quando as invocações não são registradas.
- Sem trilha de auditoria para reconstruir um incidente.
Serviços AWS
Preços
O Bedrock não cobra por habilitar o registro de invocação em si; você paga as cobranças padrão do CloudWatch Logs e/ou S3 pelos dados entregues e armazenados. Os eventos de gerenciamento do CloudTrail são gratuitos; os eventos de dados (se habilitados) são cobrados por evento. Consulte Monitor model invocation using CloudWatch Logs and Amazon S3.
Mapeamentos 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 aprendizado
Referências
- AWS SRA para IA — Capacidade 1, Defesa em profundidade
AI Security Maturity Model