AI Security Maturity Model·AWS v1.0.0

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Aprimorada Registro e monitoramentoCamada de defesa em profundidade: Aplicação de IA Capacidade 6 · Aplicações de IACaso de uso: IA que responde 👤 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.

c6.7 Monitore o uso da aplicação de IA com logs de auditoria atribuídos

Registre o acesso e o uso da aplicação de IA com atribuição de usuário e monitore o comportamento anômalo, para que o uso indevido, as credenciais comprometidas e as violações de política sejam detectáveis.

Fundacional
Aprimorada
Avançada
Esforço: Médio Impacto: Médio Scopes de IA generativaDa AWS Generative AI Security Scoping Matrix.: 3 · Modelos pré-treinados

Guia de implementação

Como implementar na AWS

Habilite o CloudTrail (trail de organização) para registrar o acesso e o uso da app de IA com atribuição de contexto de usuário. Monitore padrões de uso, taxas de erro e adoção com métricas e alarmes do CloudWatch, e use analítica específica de cada app (usage analytics do Q Developer, audit logging do Quick, telemetria do Kiro). Aplique limites de taxa e cotas de uso por usuário.

Critérios de aceitação

O acesso à app de IA é registrado com atribuição de usuário e de forma centralizada; as anomalias de uso geram alarmes do CloudWatch; limites de taxa/cotas por usuário são aplicados.

Implementação prática

Como este controle é implementado em cada arquitetura de referência:

O acesso à app de IA é registrado com atribuição de usuário via o CloudTrail de organização para o Log archive, as anomalias de uso alarmam no CloudWatch e limites de taxa por usuário são aplicados.

  1. Habilite o CloudTrail de organização para registrar o acesso e o uso da app de IA com atribuição de contexto de usuário, encaminhado para o Log archive.
    Conta de aplicação → Log archive CloudTrail Amazon S3
  2. Monitore padrões de uso, taxas de erro e adoção com métricas/alarmes do CloudWatch, complementado por analítica específica de cada app (usage analytics do Q Developer, audit logging do Quick, telemetria do Kiro).
    Conta de aplicação CloudWatch
  3. Aplique limites de taxa e cotas de uso por usuário.
    Conta de aplicação AWS WAF API Gateway

Como validar: O acesso à app de IA é registrado com atribuição de usuário e de forma centralizada no Log archive; as anomalias de uso geram alarmes do CloudWatch; limites de taxa/cotas por usuário são aplicados.

Evite: Registrar o uso da app sem atribuí-lo a um usuário. A atribuição é o que permite investigar uma conta comprometida ou o uso indevido.

OU de IA generativa (multi-conta) →

O CloudTrail na conta com atribuição de usuário, os alarmes de anomalias do CloudWatch e os limites de taxa por usuário tornam o uso da app de IA auditável.

  1. Registre o acesso e o uso da app de IA com atribuição de contexto de usuário via CloudTrail no bucket com Object Lock da conta.
    Registro na conta CloudTrail Amazon S3
  2. Monitore uso, taxas de erro e adoção com o CloudWatch e analítica específica de cada app.
    Registro na conta CloudWatch
  3. Aplique limites de taxa e cotas por usuário.
    Camada de aplicação (papel IAM) AWS WAF API Gateway

Como validar: O acesso à app de IA é registrado com atribuição de usuário; as anomalias de uso geram alarmes; limites de taxa/cotas por usuário são aplicados.

Evite: Sem analítica de uso nem limites de taxa. Você não consegue detectar abuso nem uma credencial comprometida sem dados de uso atribuídos.

Conta única (ponto de entrada) →

Ameaças atendidas

  • Credenciais comprometidas ou uso anômalo passando despercebidos.
  • Sem trilha de auditoria atribuída do acesso à aplicação de IA para investigações.

Serviços AWS

AWS CloudTrail Amazon CloudWatch

Mapeamentos de frameworks

OWASP GenAI/LLM Top 10 (2026)

  • LLM02 Sensitive Information Disclosure
  • LLM06 Unbounded Consumption

NIST AI Risk Management Framework (AI 100-1)

  • MEASURE.3 Mechanisms for tracking AI risks are in place
  • MANAGE.4 Risk treatments, monitoring and response are documented and applied

AWS Well-Architected Generative AI Lens (Security)

  • GENSEC03-BP01 Implement control plane and data access monitoring

Recursos de aprendizado

Referências

  • AWS SRA para IA — Capacidade 6, Registro e monitoramento