c3.1 Criptografe a base de conhecimento e o vector store com uma CMK
Criptografe os jobs de ingestão de dados, o vector store, as sessões de consulta e as fontes de dados no S3 com uma chave KMS gerenciada pelo cliente, para que os dados de RAG fiquem protegidos em repouso e em trânsito.
Guia de implementação
Como implementar na AWS
Configure o job de ingestão da base de conhecimento do Bedrock, o vector store do OpenSearch Serverless e as sessões de consulta para usar uma chave KMS gerenciada pelo cliente. Criptografe os buckets S3 das fontes de dados e quaisquer segredos do Secrets Manager com o mesmo controle, e exija TLS 1.2+ em trânsito.
Os dados de RAG precisam de criptografia em vários pontos
Um knowledge base move seus dados por várias etapas, cada uma um lugar onde os dados residem ou transitam: as fontes de dados no S3, o trabalho de ingestão que os fragmenta e gera embeddings, o armazenamento transitório que o Bedrock usa durante a ingestão, o vector store e as sessões de consulta no momento da recuperação. Uma chave gerenciada pelo cliente (CMK) permite colocar tudo isso sob uma chave cujo acesso você controla e audita, em vez de depender de chaves gerenciadas pela AWS que você não pode inspecionar.
Deixe o Bedrock usar sua chave
Como em outros recursos do Bedrock, a política de chave concede ao principal de serviço as operações necessárias, restritas ao Bedrock com kms:ViaService:
{
"Sid": "AllowBedrockKnowledgeBaseUseOfKey",
"Effect": "Allow",
"Principal": { "Service": "bedrock.amazonaws.com" },
"Action": [
"kms:Encrypt",
"kms:Decrypt",
"kms:GenerateDataKey",
"kms:CreateGrant",
"kms:DescribeKey"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": { "kms:ViaService": "bedrock.us-east-1.amazonaws.com" }
}
}
Criptografe cada etapa, não apenas uma
- Fontes de dados: habilite SSE-KMS com esta CMK no bucket do S3 que contém os documentos de origem.
- Dados transitórios durante a ingestão: passe a CMK ao criar a fonte de dados / configuração de ingestão para que o Bedrock criptografe os dados intermediários com sua chave.
- Vector store: criptografe a coleção do OpenSearch Serverless (ou o armazenamento que você escolher) com uma CMK, configurado no próprio armazenamento.
- Sessões de consulta: forneça uma CMK para os dados de sessão no momento da recuperação, de modo que os prompts e o contexto recuperado sejam criptografados com sua chave.
Uma corrente é tão forte quanto seu elo mais fraco: se o vector store recair em uma chave padrão, os embeddings dos seus dados confidenciais ficam protegidos por uma chave que você não controla.
Dê à função de serviço permissão de descriptografia sobre a chave
A função de serviço do knowledge base (consulte o controle da função de privilégio mínimo do KB) precisa de kms:Decrypt (e kms:GenerateDataKey) sobre esta chave, ou a ingestão e a recuperação falham com erros de acesso. Mantenha a administração da chave em uma função separada do uso da chave.
Nota de nomenclatura: substitua a região em kms:ViaService e use uma CMK local à região. Use a mesma chave de forma consistente nas fontes, no armazenamento e nas sessões para que nada recaia em uma chave padrão.Critérios de aceitação
A ingestão, o vector store, as sessões e as fontes S3 são criptografados com uma chave gerenciada pelo cliente; o papel de serviço da KB tem as políticas de chave necessárias; o trânsito usa TLS 1.2+.
Implementação prática
Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:
Uma chave gerenciada pelo cliente na conta de IA generativa criptografa toda a cadeia de RAG —ingestão, o vector store do OpenSearch Serverless, as sessões de consulta e as fontes S3— com TLS em trânsito.
- Crie uma chave KMS gerenciada pelo cliente e aplique-a ao job de ingestão da base de conhecimento do Bedrock, à coleção do OpenSearch Serverless e às sessões de consulta na conta de IA generativa.
- Criptografe os buckets S3 de fontes de dados e quaisquer segredos do Secrets Manager com a mesma chave, e exija TLS 1.2+ em todos os endpoints.
- Conceda ao papel de serviço da KB apenas as permissões de política de chave de que precisa, e mantenha a administração da chave na equipe de plataforma.
Como validar: A ingestão, o vector store, as sessões e as fontes S3 mostram a chave gerenciada pelo cliente; o papel da KB tem apenas as permissões de chave necessárias; o trânsito é TLS 1.2+.
Evite: Criptografar o bucket de origem mas deixar o vector store com uma chave padrão. Os embeddings podem reconstruir o conteúdo de origem, então criptografe também o vector store com sua própria chave.
Uma chave gerenciada pelo cliente na conta criptografa a ingestão, o vector store, as sessões e as fontes S3, com o papel da KB restrito apenas às permissões de chave de que precisa.
- Crie uma chave KMS dedicada gerenciada pelo cliente e aplique-a ao job de ingestão da base de conhecimento, à coleção do OpenSearch Serverless e às sessões de consulta.
- Criptografe os buckets S3 de origem e os segredos do Secrets Manager com a mesma chave e imponha TLS 1.2+.
- Restrinja as permissões de chave do papel da KB e mantenha a administração da chave separada dos papéis em execução.
Como validar: A ingestão, o vector store, as sessões e as fontes usam a chave gerenciada pelo cliente; o papel da KB tem permissões de chave mínimas; o trânsito é TLS 1.2+.
Evite: Usar chaves padrão porque o store é 'interno'. Criptografe o vector store e as fontes com uma chave gerenciada pelo cliente que você possa restringir e auditar.
Ameaças atendidas
- Fontes de dados de RAG ou embeddings legíveis se as chaves padrão ou o armazenamento forem comprometidos.
- Contexto sensível recuperado exposto em trânsito.
Serviços AWS
Preços
A CMK tem uma pequena taxa mensal mais cobranças por solicitação do KMS durante a ingestão e a recuperação. Elas são menores diante dos custos de embeddings e do vector store; o valor é o controle e a auditabilidade de ponta a ponta da chave que protege seus dados de RAG. Consulte Encryption of knowledge base resources.
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
- Bedrock.1 Amazon Bedrock data sources should be encrypted with customer managed AWS KMS keys
AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)
- GENSEC01-BP03 Implement least privilege access to data stores
Recursos de aprendizado
Referências
- AWS SRA para IA — Capacidade 3, Proteção de dados
AI Security Maturity Model