AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Fundacional Proteção de dadosCamada de defesa em profundidade: Identidade e dados Capacidade 3 · Geração aumentada por recuperação (RAG)Caso de uso: IA que conecta 👤 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.

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.

Fundacional
Aprimorada
Avançada
Esforço: Baixo Impacto: Alto Scopes de IA generativaDa AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 3 · Modelos pré-treinados; 4 · Modelos ajustados (fine-tuned)

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.

  1. 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.
    Conta de IA generativa AWS KMS Amazon Bedrock OpenSearch Service
  2. 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.
    Conta de IA generativa AWS KMS Amazon S3 Secrets Manager
  3. 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.
    Conta de IA generativa AWS KMS IAM

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.

OU de IA generativa (multi-conta) →

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.

  1. 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.
    Camada de IA generativa (papel IAM) AWS KMS Amazon Bedrock OpenSearch Service
  2. Criptografe os buckets S3 de origem e os segredos do Secrets Manager com a mesma chave e imponha TLS 1.2+.
    Camada de IA generativa (papel IAM) AWS KMS Amazon S3 Secrets Manager
  3. Restrinja as permissões de chave do papel da KB e mantenha a administração da chave separada dos papéis em execução.
    Camada de aplicação (papel IAM) AWS KMS IAM

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.

Conta única (ponto de entrada) →

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

AWS KMS Amazon Bedrock Knowledge Bases Amazon OpenSearch Serverless Amazon S3

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