AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Fundacional Registro e monitoramentoCamada de defesa em profundidade: Aplicação de IA Capacidade 1 · Inferência de modelosCaso de uso: IA que responde 👤 ClienteModelo de Responsabilidade Compartilhada da AWS: quem implementa e opera este controle. Cliente = é seu; AWS = a AWS opera e você o herda; Compartilhada = ambos têm obrigações.

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.

Fundacional
Aprimorada
Avançada
Esforço: Baixo Impacto: Médio Scopes de IA generativaDa AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 3 · Modelos pré-treinados

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.

  1. 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.
    Conta de IA generativa CloudTrail Amazon Bedrock
  2. 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.
    Conta de IA generativa → Log archive Amazon S3 CloudTrail
  3. Publique métricas de taxa de invocação, latência, uso de tokens e taxa de erro no CloudWatch e alarme em desvios da linha de base.
    Conta de IA generativa CloudWatch

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.

OU de IA generativa (multi-conta) →

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.

  1. Habilite o CloudTrail para as chamadas à API do Bedrock e ative o registro de invocação de modelos para o CloudWatch e o S3.
    Registro na conta CloudTrail Amazon Bedrock CloudWatch
  2. 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.
    Registro na conta Amazon S3
  3. Crie métricas e alarmes do CloudWatch para taxa de invocação, uso de tokens e taxa de erro para detectar abuso ou custo descontrolado.
    Registro na conta CloudWatch

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.

Conta única (ponto de entrada) →

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

AWS CloudTrail Amazon CloudWatch Amazon Bedrock

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