Enkripsi Memori Amazon Bedrock AgentCore Anda
Saat membuat AgentCore Memori, penting untuk memastikan data Anda aman dan terlindungi. Jika aplikasi Anda menangani informasi sensitif (seperti detail pelanggan, data pembayaran, atau obrolan pribadi), Anda harus menggunakan enkripsi untuk melindungi data ini. Pertimbangkan untuk menggunakan kunci KMS (CMK) yang dikelola pelanggan untuk enkripsi. Layanan masih mengenkripsi data menggunakan kunci yang dikelola layanan, bahkan jika Anda tidak menyediakan CMK. Atau, Anda juga dapat menggunakan kunci KMS AWS-managed. Dalam hal ini, Anda perlu menambahkan kebijakan berikut ke pengguna IAM atau peran yang Anda gunakan untuk mengatur memori.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowAgentCoreMemoryKMS", "Effect": "Allow", "Action": [ "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt", "kms:DescribeKey", "kms:GenerateDataKey", "kms:GenerateDataKeyWithoutPlaintext", "kms:ReEncrypt*" ], "Resource": "arn:aws:kms:*:111122223333:key/*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com" } } } ] }
Seiring dengan pengaturan keamanan yang telah dijelaskan di atas, Anda harus menyadari risiko injeksi dan keracunan memori yang cepat saat menggunakan memori jangka panjang.
-
Prompt injection adalah masalah keamanan tingkat aplikasi, mirip dengan injeksi SQL dalam aplikasi database. Sama seperti AWS layanan seperti Amazon RDS dan Amazon Aurora menyediakan mesin database yang aman, tetapi pelanggan bertanggung jawab untuk mencegah injeksi SQL dalam aplikasi mereka. Amazon Bedrock menyediakan fondasi yang aman untuk pemrosesan bahasa alami, tetapi pelanggan harus mengambil tindakan untuk mencegah kerentanan injeksi cepat dalam kode mereka. Selain itu, AWS menyediakan dokumentasi terperinci, praktik terbaik, dan panduan tentang praktik pengkodean yang aman untuk Bedrock dan AWS layanan lainnya.
-
Keracunan memori terjadi ketika informasi palsu atau berbahaya disimpan dalam AgentCore Memori. Nantinya, agen AI Anda dapat menggunakan informasi yang salah ini dalam percakapan masa depan, yang dapat menyebabkan respons yang salah atau tidak aman
Sesuai dengan Model Tanggung Jawab AWS Bersama
Untuk mengurangi risiko, Anda dapat melakukan hal berikut:
-
Amazon Bedrock Guardrails: Gunakan Amazon Bedrock Guardrails untuk memeriksa permintaan dikirim ke atau dari Memori. AgentCore Ini memastikan bahwa hanya permintaan yang aman dan diizinkan yang diproses oleh agen Anda.
-
Pengujian permusuhan: Secara aktif menguji aplikasi AI Anda untuk kerentanan dengan mensimulasikan serangan atau suntikan cepat. Ini membantu Anda menemukan titik lemah dan memperbaikinya sebelum ancaman nyata terjadi.