AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Aprimorada Segurança da aplicação de IACamada de defesa em profundidade: Aplicação de IA Capacidade 5 · Agentes de IA generativaCaso de uso: IA que age 👤 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.

c5.5 Exija aprovação humana para ações de alta consequência

Insira um ponto de controle humano antes que um agente realize operações sensíveis, mutativas ou destrutivas, para que a autonomia fique restrita nas ações que mais importam.

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) Dimensões de segurança agênticaDa AWS Agentic AI Security Scoping Matrix.: Limites operacionais

Guia de implementação

Como implementar na AWS

Identifique as ações de alta consequência e exija aprovação humana explícita antes que o agente prossiga (implementável com hooks no framework do agente ou uma etapa de aprovação via Lambda/Step Functions). Combine com papéis de privilégio mínimo e endurecimento de instruções para que o modelo não possa contornar o ponto de controle.

Limite a autonomia no ponto de consequência

Um agente que pode agir por conta própria é conveniente — até que ele exclua dados de produção, movimente dinheiro ou envie e-mails a clientes porque uma injeção de prompt mandou. A solução não é remover a autonomia em todo lugar, mas inserir um ponto de verificação com humano no ciclo (human-in-the-loop) diante das operações específicas que são sensíveis, mutativas ou destrutivas. Todo o resto permanece autônomo; as ações de alta consequência pausam para uma aprovação humana explícita.

Modele a aprovação como um fluxo que pausa

O padrão de callback do AWS Step Functions (waitForTaskToken) é uma forma limpa de implementá-lo: o fluxo chega ao passo sensível, emite um token de tarefa a um humano (e-mail, Slack, um ticket) e pausa — por até um ano — até que alguém aprove ou rejeite:

{
  "ApproveHighRiskAction": {
    "Type": "Task",
    "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke.waitForTaskToken",
    "Parameters": {
      "FunctionName": "notify-approver",
      "Payload": {
        "action.$": "$.proposedAction",
        "taskToken.$": "$$.Task.Token"
      }
    },
    "Next": "ExecuteAction",
    "TimeoutSeconds": 86400
  }
}

A decisão do aprovador retoma o fluxo:

# Aprovar
aws stepfunctions send-task-success \
  --task-token "<token>" --task-output '{"approved":true}'

# Rejeitar
aws stepfunctions send-task-failure \
  --task-token "<token>" --error "Rejected" --cause "Not authorized by reviewer"

Decida o que precisa de um humano

Encaminhe pelo ponto de verificação apenas as ações de alta consequência: exclusões, transações financeiras, mudanças de permissões, comunicações externas, qualquer coisa irreversível. Deixe o agente classificar uma chamada de ferramenta proposta e ramificar: as ações de baixo risco são executadas diretamente; as de alto risco entram no estado de aprovação. Mantenha a classificação no lado do servidor, não algo que o modelo possa contornar com palavras.

Falhe fechado e registre a decisão

Se a aprovação expirar, o fluxo deve falhar fechado (não executar), não prosseguir. Registre quem aprovou ou rejeitou, quando e a ação exata — isso é ao mesmo tempo sua trilha de auditoria e sua evidência de que a autonomia permaneceu limitada.

Nota de nomenclatura: defina TimeoutSeconds para uma janela adequada às suas operações; ao expirar, a ação não é executada. Envie ao aprovador contexto suficiente (a operação exata e seus parâmetros) para decidir com segurança.

Como tudo se encaixa

Agent proposes action Classify risk (server-side) low risk Execute directly stays autonomous high risk Step Functions waitForTaskToken (paused) Human approve / reject approved → execute rejected / timeout → fail closed (no action)
O agente propõe uma ação e um classificador no lado do servidor julga seu risco. As ações de baixo risco são executadas diretamente e permanecem autônomas; as de alto risco pausam em um callback waitForTaskToken do Step Functions até que um humano aprove (executar), rejeite ou a solicitação expire (falha fechada — sem ação).

Critérios de aceitação

As ações de alta consequência pausam para aprovação humana documentada; as aprovações são registradas; o agente não pode pular o ponto de controle.

Implementação prática

Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:

As ações de alta consequência pausam em uma etapa de aprovação do Step Functions na conta de IA generativa; um humano deve aprovar antes de o agente prosseguir, e o privilégio mínimo impede contorná-lo.

  1. Identifique as ações de alta consequência (sensíveis, mutativas, destrutivas) e exija aprovação humana explícita antes de o agente do AgentCore Runtime prosseguir, implementada como uma etapa de aprovação do Step Functions ou um hook do framework do agente do AgentCore.
    Conta de IA generativa Bedrock AgentCore Step Functions AWS Lambda
  2. Roteie a solicitação de aprovação ao humano responsável (por exemplo, via a UI da conta de aplicação) e registre a decisão.
    Conta de aplicação AWS Lambda
  3. Combine com papéis de privilégio mínimo e endurecimento de instruções para que o modelo não possa contornar o ponto de controle, e registre cada aprovação no Log archive.
    Conta de IA generativa → Log archive IAM CloudTrail

Como validar: As ações de alta consequência pausam para aprovação humana documentada; as aprovações são registradas de forma centralizada; o agente não pode executar a ação controlada sem aprovação.

Evite: Autonomia total em ações destrutivas com apenas um 'por favor confirme' no nível do prompt. Imponha o ponto de controle no fluxo de trabalho e no IAM, não no prompt.

OU de IA generativa (multi-conta) →

Uma etapa de aprovação com Step Functions/Lambda controla as ações de alta consequência do agente na conta, com o privilégio mínimo garantindo que o ponto de controle não possa ser contornado.

  1. Controle as ações sensíveis/mutativas/destrutivas do agente do AgentCore Runtime atrás de uma etapa explícita de aprovação humana (Step Functions ou um hook do agente do AgentCore).
    Camada de IA generativa (papel IAM) Bedrock AgentCore Step Functions AWS Lambda
  2. Apresente a aprovação a um humano e registre a decisão.
    Camada de aplicação (papel IAM) AWS Lambda
  3. Respalde-a com papéis de privilégio mínimo e instruções endurecidas, e registre as aprovações.
    Registro na conta IAM CloudTrail

Como validar: As ações de alta consequência pausam para aprovação documentada; as aprovações são registradas; o agente não pode pular o ponto de controle.

Evite: Deixar o agente autoaprovar ações de alto impacto. Coloque um humano no loop para as ações que importam e imponha-o estruturalmente.

Conta única (ponto de entrada) →

Ameaças atendidas

  • Um agente autônomo executando uma ação danosa sem supervisão.
  • Dano em cascata por uma decisão de alto impacto sem controle.

Serviços AWS

Amazon Bedrock AgentCore AWS Lambda AWS Step Functions

Preços

Os Standard Workflows do Step Functions são cobrados por transição de estado; um estado waitForTaskToken pausado não gera cobrança enquanto espera. A notificação de aprovação (Lambda/SNS) tem custos menores por uso. É econômico em relação ao risco que contém. Consulte Wait for a callback with the task token.

Mapeamentos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM03 Excessive Agency

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • GOVERN.5 Processes for stakeholder engagement and feedback
  • MANAGE.2 Strategies to maximize benefits and minimize impacts are planned
  • MANAGE.4 Risk treatments, monitoring and response are documented and applied

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC05-BP01 Implement least privilege and permission boundaries for agentic workflows

OWASP GenAI Top 10 for Agentic Applications (2025)

  • ASI09 Human-Agent Trust Exploitation

Recursos de aprendizado

Referências

  • AWS SRA para IA — Capacidade 5, Segurança de aplicação