AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Início / Matriz / Capacidade 4 / c4.3
Fundacional Proteção de dadosCamada de defesa em profundidade: Identidade e dados Capacidade 4 · FerramentasCaso de uso: IA que age 🤝 CompartilhadaModelo 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.

c4.3 Criptografe a E/S das ferramentas e isole as sessões

Criptografe as entradas, saídas e o contexto de execução das ferramentas, e execute cada sessão de ferramenta em um ambiente isolado para que o estado não vaze entre execuções.

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) Dimensões de segurança agênticaDa AWS Agentic AI Security Scoping Matrix.: Memória e estado

Guia de implementação

Como implementar na AWS

Execute as ferramentas no Amazon Bedrock AgentCore Runtime, cujos microVMs dedicados isolam a CPU, memória e sistema de arquivos de cada sessão e purgam o estado ao terminar. Configure uma chave KMS gerenciada pelo cliente para os dados de sessão e exija TLS 1.2+/AES-256 para toda comunicação de ferramentas.

Critérios de aceitação

Cada sessão roda em um microVM isolado e purga o estado ao concluir; os dados de sessão usam uma chave gerenciada pelo cliente; o tráfego de ferramentas é TLS 1.2+.

Implementação prática

Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:

As ferramentas rodam em microVMs do AgentCore Runtime na conta de IA generativa que isolam cada sessão e purgam o estado ao terminar, com dados de sessão criptografados com CMK e TLS em trânsito.

  1. Execute as ferramentas no Amazon Bedrock AgentCore Runtime para que cada sessão receba um microVM dedicado isolando CPU, memória e sistema de arquivos, com o estado purgado ao terminar.
    Conta de IA generativa AgentCore Runtime
  2. Configure uma chave KMS gerenciada pelo cliente para os dados de sessão e exija TLS 1.2+/AES-256 para toda comunicação de ferramentas.
    Conta de IA generativa AWS KMS
  3. Confirme que nenhum espaço de trabalho ou cache compartilhado persista entre sessões.
    Conta de IA generativa Amazon Bedrock

Como validar: Cada sessão roda em um microVM isolado e purga o estado ao concluir; os dados de sessão usam a chave gerenciada pelo cliente; o tráfego de ferramentas é TLS 1.2+.

Evite: Reutilizar um ambiente de execução de longa duração entre usuários. O estado de sessão então vaza entre usuários; isole por sessão e purgue ao sair.

OU de IA generativa (multi-conta) →

Os microVMs do AgentCore Runtime isolam cada sessão de ferramenta na conta e purgam o estado ao sair, com dados de sessão criptografados com CMK e TLS em trânsito.

  1. Execute as ferramentas no AgentCore Runtime para que cada sessão seja um microVM isolado que purga o estado ao terminar.
    Camada de IA generativa (papel IAM) AgentCore Runtime
  2. Defina uma chave KMS gerenciada pelo cliente para os dados de sessão e imponha TLS 1.2+/AES-256 nas comunicações de ferramentas.
    Camada de IA generativa (papel IAM) AWS KMS
  3. Verifique que nenhum cache ou espaço de trabalho persista entre sessões.
    Camada de IA generativa (papel IAM) Amazon Bedrock

Como validar: Cada sessão roda isolada e purga o estado; os dados de sessão são criptografados com CMK; o tráfego de ferramentas é TLS 1.2+.

Evite: Deixar as ferramentas compartilharem sistema de arquivos ou memória entre sessões. Isole cada sessão para que os dados de um usuário não vazem para a execução de outro.

Conta única (ponto de entrada) →

Ameaças atendidas

  • Vazamento de dados entre execuções de ferramentas ou sessões de usuário.
  • Entradas/saídas de ferramentas legíveis em trânsito ou em repouso.

Serviços AWS

Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS KMS

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

  • BedrockAgentCore.4 Bedrock AgentCore Gateway 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

OWASP GenAI Top 10 for Agentic Applications (2025)

  • ASI06 Memory and Context Poisoning

Assista

Vídeo da AWS: uma breve introdução ao Amazon Bedrock AgentCore — uma visão geral do serviço gerenciado para implantar e operar agentes de IA com segurança, e dos blocos de construção (identidade, gateway, runtime, memória) usados nos controles de ferramentas e agentes desta capacidade.

Recursos de aprendizado

Referências

  • AWS SRA para IA — Capacidade 4, Proteção de dados