c2.4 Execute a personalização de forma privada em uma VPC sem internet
Execute os jobs de personalização/treinamento dentro de uma VPC sem acesso à internet, alcançando os dados apenas por endpoints de VPC do S3, para que o treinamento rode com conectividade privada.
Guia de implementação
Como implementar na AWS
Configure o job de personalização do Bedrock (ou o job de treinamento do SageMaker) com uma VPC sem acesso à internet e um endpoint de VPC do S3 para os buckets de treinamento/validação. Use sub-redes privadas e security groups que restrinjam o tráfego de entrada e saída.
Mantenha o treinamento dentro da sua rede
Um trabalho de personalização baixa seus dados de treinamento e envia métricas e o modelo resultante. Por padrão, esse tráfego pode atravessar o caminho público do serviço da AWS. Anexar uma configuração de VPC ao trabalho fixa toda essa movimentação de dados a interfaces de rede elásticas dentro da sua VPC, de modo que os dados de treinamento nunca saem de um limite de rede que você controla. Combinado com uma VPC sem rota para a internet, o trabalho só pode alcançar seus dados do S3 por meio de um endpoint de VPC — não há caminho para a internet pública para exfiltrar dados.
Dê ao trabalho sub-redes privadas e um grupo de segurança
Forneça ao trabalho de personalização um vpcConfig que liste sub-redes privadas (duas ou mais, em AZs diferentes para redundância) e um grupo de segurança:
{
"vpcConfig": {
"subnetIds": ["subnet-0aaa1111", "subnet-0bbb2222"],
"securityGroupIds": ["sg-0ccc3333"]
}
}
Passe isso como o parâmetro --vpc-config para create-model-customization-job. As sub-redes não precisam de um NAT gateway nem de acesso à internet — todo o tráfego sai por endpoints de VPC.
Adicione um endpoint do S3 para o trabalho alcançar seus dados
Sem rota para a internet, crie um endpoint de gateway de VPC para o S3 na VPC para que o trabalho possa ler dados de treinamento/validação e gravar a saída de forma privada. Restrinja-o com uma política de endpoint que permita apenas os buckets específicos envolvidos:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": "*",
"Action": ["s3:GetObject", "s3:PutObject", "s3:ListBucket"],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::my-bedrock-training-data",
"arn:aws:s3:::my-bedrock-training-data/*",
"arn:aws:s3:::my-bedrock-custom-output",
"arn:aws:s3:::my-bedrock-custom-output/*"
]
}
]
}
Vincule a rede à identidade
Combine isso com a função de serviço de personalização (privilégio mínimo) e o controle de CMK para que o trabalho fique restrito nos três eixos: quem (função), com qual chave (CMK) e por qual caminho de rede (VPC + endpoint do S3). Uma credencial de função vazada usada de fora da VPC não tem então rota para os dados.
Nota de nomenclatura: substitua os identificadores de sub-rede, grupo de segurança e bucket. Use sub-redes privadas sem gateway de internet; verifique se a tabela de rotas não tem uma rota 0.0.0.0/0.
Critérios de aceitação
A personalização roda em uma VPC sem internet gateway; os dados são alcançados por um endpoint de VPC do S3; os security groups restringem o tráfego.
Implementação prática
Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:
O job de personalização roda em uma VPC privada sem internet na conta de IA generativa e alcança seus dados apenas por um endpoint de VPC do S3.
- Configure o job de personalização do Bedrock/SageMaker com uma VPC sem internet gateway, usando sub-redes privadas na conta de IA generativa.
- Adicione um endpoint de VPC (gateway) do S3 para que o job alcance os buckets de treinamento de forma privada, e restrinja entrada/saída com security groups.
- Use uma condição de política de bucket (aws:SourceVpce) para que os dados de treinamento só sejam legíveis por esse endpoint.
Como validar: O job roda em uma VPC sem internet gateway; os dados são alcançados via endpoint de VPC do S3; os security groups restringem o tráfego; o acesso ao bucket fora do endpoint é negado.
Evite: Executar o treinamento em uma sub-rede com NAT para a internet 'para instalar pacotes'. Pré-instale as dependências e mantenha o treinamento em uma rede fechada para evitar exfiltração.
O job de personalização roda em uma VPC privada da conta com um endpoint de VPC do S3 e sem rota para a internet.
- Execute o job de personalização/treinamento em uma VPC privada sem internet na conta.
- Alcance os buckets de treinamento por um endpoint de VPC do S3 e restrinja o tráfego com security groups.
- Ate o acesso ao bucket ao endpoint com uma condição aws:SourceVpce.
Como validar: O treinamento roda sem internet gateway; os dados são alcançados via endpoint do S3; o acesso fora do endpoint é negado.
Evite: Treinar em uma sub-rede pública porque é mais simples. Isole a rede do job para que a computação de treinamento não possa alcançar a internet nem ser alcançada por ela.
Ameaças atendidas
- Jobs de treinamento expostos ou exfiltrando pela internet pública.
- Alcance de rede não previsto a partir da computação de treinamento.
Serviços AWS
Preços
Não há cobrança adicional do Bedrock por executar um trabalho em uma VPC. Os endpoints de gateway do S3 são gratuitos; se você também adicionar endpoints de interface (por exemplo, para KMS ou CloudWatch), esses são cobrados por AZ-hora mais os dados processados. Você ainda paga o custo normal do trabalho de personalização. Consulte Restrict data access to your Amazon S3 data using a VPC.
Mapeamentos 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
- SageMaker.1 Amazon SageMaker notebook instances should not have direct internet access
- SageMaker.2 SageMaker notebook instances should be launched in a custom VPC
- SageMaker.5 SageMaker models should have network isolation enabled
- SageMaker.16 SageMaker models should use private registry in VPC for primary containers
- SageMaker.19 SageMaker models should use private registry in VPC for multi-container inference pipelines
- SageMaker.11 SageMaker data quality job definitions should have network isolation enabled
- SageMaker.12 SageMaker model bias job definitions should have network isolation enabled
- SageMaker.14 SageMaker monitoring schedules should have network isolation enabled
- SageMaker.20 SageMaker model explainability job definitions should have network isolation enabled
- SageMaker.25 SageMaker model quality job definitions should have network isolation enabled
- SageMaker.9 SageMaker data quality job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
- SageMaker.10 SageMaker model explainability job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
- SageMaker.13 SageMaker model quality job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
- SageMaker.15 SageMaker model bias job definitions should have inter-container traffic encryption enabled
- SageMaker.22 SageMaker monitoring schedules should have inter-container traffic encryption enabled
AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)
- GENSEC01-BP02 Implement private network communication between foundation models and applications
Recursos de aprendizado
Referências
- AWS SRA para IA — Capacidade 2, Segurança de rede
AI Security Maturity Model