Bảo mật tác nhân AI với chính sách thời gian trong Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Web Services
AWS giới thiệu các chính sách thời gian trong Amazon Bedrock AgentCore, cho phép các quy tắc ủy quyền có trạng thái đánh giá các yêu cầu của tác nhân trong bối cảnh lịch sử quỹ đạo của chúng. Các chính sách này thực thi trình tự công việc, ngăn chặn việc bịa đặt dữ liệu, giới hạn mức độ rủi ro tài chính và yêu cầu sự phê duyệt của con người, hoạt động tại ranh giới cổng để ngăn chặn việc vượt qua. Một ví dụ thực tế với tác nhân ngân hàng tư nhân minh họa việc triển khai bằng ngôn ngữ chính sách Dogwood.
Amazon Bedrock AgentCore hiện cung cấp các chính sách tạm thời, mở rộng công cụ chính sách không trạng thái hiện có để đánh giá từng yêu cầu trong bối cảnh các sự kiện trước đó trong phiên làm việc của tác nhân. Vì chúng chạy ở ranh giới AgentCore Gateway, bên ngoài mã của tác nhân, chúng không thể bị chặn hoặc thao túng. Các trường hợp sử dụng bao gồm thực thi tính toàn vẹn đầu ra giữa các công cụ được xâu chuỗi, thứ tự gọi công cụ, phê duyệt của con người đối với các hành động đặc quyền và độ tươi mới của dữ liệu. Các chính sách hoạt động trên các lệnh gọi công cụ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), các lệnh gọi giữa tác nhân với tác nhân và các lệnh gọi suy luận mô hình được định tuyến qua cổng. Mỗi yêu cầu phải mang tiêu đề x-amzn-bedrock-agentcore-policy-session-id và các phiên được xác định bằng cách kết hợp ID phiên với danh tính người dùng cuối, với cửa sổ xem lại tối đa là 24 giờ. Bài đăng trên blog trình bày chi tiết một ví dụ về tác nhân ngân hàng tư nhân, yêu cầu các chính sách như thực thi thứ tự gọi công cụ (get_client_profile, sau đó load_portfolio, sau đó rebalance_portfolio), đảm bảo portfolio_id khớp, yêu cầu giá thị trường trong vòng 1 phút so với thời điểm giao dịch, giới hạn tổng giá trị giao dịch ở mức 60.000 đô la mỗi phiên, yêu cầu phê duyệt cho các giao dịch trên 25.000 đô la, ngăn chặn việc mua và bán cùng một chứng khoán với mức lỗ, và vô hiệu hóa các thao tác ghi sau 15 phút không hoạt động. Việc triển khai sử dụng ngôn ngữ chính sách Dogwood, hỗ trợ các chính sách Cedar và cho phép các điều kiện tạm thời.
Nguồn: AWS ML blog —
bản gốc
