AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Aprimorada 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.

c3.4 Valide e varra os documentos antes da ingestão

Varra e higienize os documentos antes que entrem na base de conhecimento, para que o conteúdo envenenado ou malicioso não possa provocar prompt injection indireta nem vazar dados sensíveis.

Fundacional
Aprimorada
Avançada
Esforço: Médio 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

Use o GuardDuty Malware Protection para S3 para varrer arquivos antes que se tornem fonte de dados. Use o Amazon Comprehend para detectar e redigir PII nos documentos antes de indexá-los, e o Amazon Macie para alertar sobre dados sensíveis nos buckets de origem. Rejeite ou coloque em quarentena os documentos que falharem na validação.

Critérios de aceitação

O pipeline de ingestão varre malware e redige PII antes de indexar; o Macie alerta sobre dados de origem sensíveis; um documento envenenado/sensível demais é colocado em quarentena.

Implementação prática

Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:

Os documentos são varridos por malware e têm PII redigida antes de se tornarem fonte de dados na conta de IA generativa; o que falhar é colocado em quarentena, nunca indexado.

  1. Execute o GuardDuty Malware Protection para S3 no bucket de aterrissagem da ingestão para que os arquivos sejam varridos antes de se tornarem fonte da base de conhecimento.
    Conta de IA generativa GuardDuty Amazon S3
  2. Use o Amazon Comprehend para detectar e redigir PII nos documentos antes de indexar, e o Amazon Macie para alertar sobre dados sensíveis nos buckets de origem.
    Conta de IA generativa Amazon Comprehend Amazon Macie
  3. Coloque em quarentena (mova para um bucket isolado, bloqueie a indexação) qualquer documento que falhe na validação de malware ou sensibilidade, e registre a decisão.
    Conta de IA generativa AWS Lambda Amazon S3

Como validar: O pipeline de ingestão varre malware e redige PII antes de indexar; o Macie alerta sobre dados de origem sensíveis; um documento de teste envenenado ou sensível demais é colocado em quarentena.

Evite: Apontar a base de conhecimento direto para um bucket bruto. Documentos não confiáveis provocam prompt injection indireta; varra e higienize antes de indexar.

OU de IA generativa (multi-conta) →

Um pipeline de ingestão na conta varre e redige PII dos documentos antes de indexar e coloca em quarentena o que falhar na validação.

  1. Habilite o GuardDuty Malware Protection para S3 no bucket de ingestão para varrer os arquivos antes de se tornarem fonte.
    Camada de IA generativa (papel IAM) GuardDuty Amazon S3
  2. Detecte e redija PII com o Comprehend antes de indexar, e alerte sobre dados de origem sensíveis com o Macie.
    Camada de IA generativa (papel IAM) Amazon Comprehend Amazon Macie
  3. Coloque em quarentena os documentos que falharem na validação e registre o resultado.
    Registro na conta AWS Lambda Amazon S3

Como validar: A ingestão varre malware e redige PII antes de indexar; o Macie alerta sobre dados sensíveis; um documento ruim é colocado em quarentena.

Evite: Indexar o que quer que chegue ao bucket. Valide e higienize os documentos para que o store de RAG não possa ser envenenado nem vazar dados sensíveis.

Conta única (ponto de entrada) →

Ameaças atendidas

  • Prompt injection indireta por meio de documentos maliciosos inseridos na base de conhecimento.
  • Dados sensíveis indexados no store de RAG.

Serviços AWS

Amazon GuardDuty Amazon Comprehend Amazon Macie Amazon S3

Mapeamentos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM01 Prompt Injection
  • LLM05 Data and Model Poisoning

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • MAP.4 Risks and impacts are mapped
  • MANAGE.1 AI risks are prioritized, responded to and managed

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC06-BP01 Implement data purification filters for model training workflows

Recursos de aprendizado

Referências

  • AWS SRA para IA — Capacidade 3, Validação de entradas e saídas