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機能 1。開発者やデータサイエンティストに生成 AI FMs (モデル推論) への安全なアクセスを提供する

次のアーキテクチャ図は、この機能の生成 AI アカウントに推奨される AWS サービスを示しています。この機能の範囲は、チャットやイメージ生成のための基盤モデル (FMs) へのアクセスをユーザーに許可することです。

生成 AI アカウントは、Amazon Bedrock を使用して生成 AI 機能を保護することに専念しています。このガイドでは、このアカウント (およびアーキテクチャ図) を機能で構築します。アカウントには、ユーザーの会話を保存し、プロンプトストアを維持するためのサービスが含まれています。アカウントには、セキュリティガードレールと一元化されたセキュリティガバナンスを実装するためのセキュリティサービスも含まれています。ユーザーは、ID プロバイダー (IdP) を使用して、生成 AI アカウントの仮想プライベートクラウド (VPC) に安全にアクセスすることで、フェデレーティッドアクセスを取得できます。AWS PrivateLink 、VPC から Amazon Bedrock エンドポイントサービスへのプライベート接続をサポートします。VPC 環境がアクセスするように設定されているAmazon S3呼び出しログとプロンプトストアバケットの Amazon S3 ゲートウェイエンドポイントを Amazon S3 に作成する必要があります。また、 CloudWatch 環境がアクセスするように設定されている CloudWatch ログの AmazonVPC Logs ゲートウェイエンドポイントを作成する必要があります。

根拠

生成 AI FMs へのアクセス権をユーザーに付与すると、自然言語処理、画像生成、効率と意思決定の強化などのタスクに高度なモデルを使用できます。このアクセスにより、従業員が新しいアプリケーションを試して最先端のソリューションを開発できるため、組織内のイノベーションが促進され、最終的に生産性が向上し、競争上の利点が得られます。このユースケースは、Generative AI Security Scoping Matrix のスコープ 3 に対応しています。スコープ 3 では、組織は Amazon Bedrock で提供されているような事前トレーニング済みの FM を使用して生成 AI アプリケーションを構築します。このスコープでは、アプリケーションとアプリケーションで使用される顧客データを制御しますが、FM プロバイダーは事前トレーニング済みのモデルとそのトレーニングデータを制御します。ユーザーと FM プロバイダー間のさまざまなアプリケーションスコープと責任共有に関する情報に関するデータフローについては、AWS ブログ記事「生成 AI の保護: 関連するセキュリティコントロールの適用」を参照してください。 

Amazon Bedrock で生成 AI FMsへのアクセスをユーザーに許可する場合は、以下の重要なセキュリティ上の考慮事項に対処する必要があります。 

次のセクションでは、これらのセキュリティ上の考慮事項と生成 AI 機能について説明します。 

セキュリティに関する考慮事項

生成 AI ワークロードには固有のリスクがあります。例えば、脅威アクターは、継続的な出力を強制する悪意のあるクエリを作成し、リソースの過剰な消費を引き起こしたり、不適切なモデルレスポンスにつながるプロンプトを作成したりする可能性があります。さらに、エンドユーザーはプロンプトに機密情報を入力して、これらのシステムを誤って悪用する可能性があります。Amazon Bedrock は、データ保護、アクセスコントロール、ネットワークセキュリティ、ログ記録とモニタリング、入出力の検証のための堅牢なセキュリティコントロールを提供し、これらのリスクを軽減します。これらについては、以降のセクションで説明します。生成 AI ワークロードに関連するリスクの詳細については、Open Worldwide Application Security Project (OWASP) ウェブサイトの「Word Top 10 for Large Language Model Applications」と MITRE ウェブサイトの「Word ATLAS」を参照してください。OWASP MITRE 

修復

ID およびアクセス管理

IAM ユーザーは、ユーザー名やパスワードなどの長期的な認証情報を持っているため、使用しないでください。代わりに、AWS にアクセスするときに一時的な認証情報を使用してください。一時的な認証情報を提供する AWS ロールを引き受けることで、人間のユーザーが IAM アカウントへのフェデレーションアクセスを提供する ID プロバイダー (IdP) を使用できます。

集中型アクセス管理には、AWS IAM Identity Center を使用します。IAM Identity Center とさまざまなアーキテクチャパターンの詳細については、このガイドのIAM Deep dive」セクションを参照してください。 

Amazon Bedrock にアクセスするには、最小限のアクセス許可が必要です。Amazon Bedrock FMs へのアクセスはデフォルトでは付与されません。FM へのアクセスを取得するには、十分なアクセス許可を持つ IAM ID が Amazon Bedrock コンソールを介してアクセスをリクエストする必要があります。モデルアクセス許可を追加、削除、および制御する方法については、Amazon Bedrock ドキュメントの「モデルアクセス」を参照してください。 

Amazon Bedrock へのアクセスを安全に提供するには、要件に応じて Amazon Bedrock ポリシーの例をカスタマイズして、必要なアクセス許可のみが許可されるようにします。 

ネットワークセキュリティ

PrivateLinkAWS を使用すると、AWS のプライベート IP アドレスを使用して、一部の Word サービス、他の AWS アカウントによってホストされるサービス (エンドポイントサービスと呼ばれます）、およびサポートされている AWS Marketplace パートナーサービスに接続できますVPC。インターフェイスエンドポイントは、VPC のサブネットで Elastic Network Interface と IP アドレスを使用して、VPC 内に直接作成されます。このアプローチでは、Amazon VPC セキュリティグループを使用してエンドポイントへのアクセスを管理します。AWS PrivateLink を使用して、トラフィックをインターネットに公開することなく、VPC から Amazon Bedrock エンドポイントサービスへのプライベート接続を確立します。PrivateLink は、Amazon Bedrock サービスアカウントの API エンドポイントへのプライベート接続を提供するため、VPC 内のインスタンスは Amazon Bedrock にアクセスするためにパブリック IP アドレスを必要としません。 

ログ記録とモニタリング

モデルの呼び出しログ記録を有効にします。モデル呼び出しログ記録を使用して、AWS アカウント内のすべての Amazon Bedrock モデル呼び出しの呼び出しログ、モデル入力データ、モデル出力データを収集します。デフォルトでは、ログ記録は無効になっています。呼び出しログ記録を有効にして、アカウントで実行されるすべての呼び出しに関連する完全なリクエストデータ、レスポンスデータ、IAM 呼び出しロール、メタデータを収集できます。

ログデータが公開される送信先リソースを提供するようにログ記録を設定します。Amazon Bedrock は、Amazon CloudWatch Logs や Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) などの送信先をネイティブにサポートしています。モデル呼び出しログを保存するように両方のソースを設定することをお勧めします。 

自動不正使用検出メカニズムを実装して、迅速な挿入や機密情報の開示など、潜在的な誤用を防止します。潜在的な誤用が検出されたときに管理者に通知するようにアラートを設定します。これは、Word メトリクスに基づく custom CloudWatch メトリクスとアラームによって実現できます。 CloudWatch

API を使用して Amazon Bedrock CloudTrailAWSアクティビティをモニタリングします。エンドユーザー向けに、一般的に使用されるプロンプトをプロンプトストアに保存して管理することを検討してください。プロンプトストアには Amazon S3 を使用することをお勧めします。 

入力と出力の検証

Amazon Bedrock モデルを操作するユーザーに Amazon Bedrock のガードレールを実装する場合は、ガードレールを本番環境にデプロイし、アプリケーションでガードレールのバージョンを呼び出す必要があります。これには、Amazon Bedrock API とインターフェイスするワークロードを作成して保護する必要があります。 

推奨される AWS サービス

Amazon S3

Amazon S3 は、スケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。推奨されるセキュリティのベストプラクティスについては、Amazon S3 のドキュメント、オンライン技術トーク、ブログ記事の詳細な説明を参照してください。

モデル呼び出しログと一般的に使用されるプロンプトを S3 バケットのプロンプトストアとしてホストします。 S3 バケットは、ユーザーが作成、所有、管理するカスタマーマネージドキーで暗号化する必要があります。ネットワークセキュリティを強化するために、VPC 環境がアクセスするように設定されている S3 バケットのゲートウェイエンドポイントを作成できます。アクセスはログに記録し、モニタリングする必要があります。

バックアップにバージョニングを使用し、Amazon S3 オブジェクトロックでオブジェクトレベルのイミュータビリティを適用します。オブジェクトロックが有効になっているデータが個人を特定できる情報 (PII) と見なされると、プライバシーコンプライアンスの問題が発生する可能性があります。このリスクを軽減し、安全ネットを提供するには、オブジェクトロックのコンプライアンスモードの代わりにガバナンスモードを使用します。リソースベースのポリシーを使用して、Amazon S3 ファイルへのアクセスをより厳密に制御できます。 

Amazon CloudWatch

Amazon CloudWatch は、アプリケーションをモニタリングし、パフォーマンスの変化に対応し、リソースの使用を最適化し、運用状態に関するインサイトを提供します。AWS は、 CloudWatch リソース間でデータを収集することで、システム全体のパフォーマンスを可視化し、アラームの設定、変更への自動対応、運用状態の統合ビューの取得を可能にします。 

Use CloudWatch は、Amazon Bedrock と AmazonS3 の変更を記述するシステムイベントをモニタリングしてアラームを生成します。プロンプトがプロンプトインジェクションまたは機密情報の開示を示している可能性がある場合に、管理者に通知するアラートを設定します。これは、ログパターンに基づく custom CloudWatch メトリクスとアラームによって実現できます。 CloudWatch Logs のログデータを、ユーザーが作成、所有、管理するカスタマーマネージドキーで暗号化します。ネットワークセキュリティを強化するために、 CloudWatch 環境がアクセスするように設定されている VPC Logs のゲートウェイエンドポイントを作成できます。Security OU Security Tooling アカウントで Amazon CloudWatch Observability Access Manager を使用してモニタリングを一元化できます。最小特権の原則を使用して、 CloudWatch Logs リソースへのアクセス許可を管理します。 

AWS CloudTrail 

AWS CloudTrailは、AWS アカウントのアクティビティのガバナンス、コンプライアンス、監査をサポートします。 CloudTrail を使用すると、AWS インフラストラクチャ全体のアクションに関連するアカウントアクティビティをログに記録し、継続的にモニタリングし、保持できます。 

CloudTrail を使用して、Amazon Bedrock および Amazon S3 に対するすべての作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) アクションをログに記録してモニタリングします。詳細については、Amazon Bedrock ドキュメントの CloudTraiAWS l を使用した Amazon Bedrock API コールのログ記録」および Amazon S3 ドキュメントのAWS を使用した Amazon S3 CloudTrail APIコールのログ記録」を参照してください。 Amazon S3

Amazon Bedrock のCloudTrail ログには、プロンプトと完了情報は含まれません。組織内のすべてのアカウントのすべてのイベントを記録する組織の証跡を使用することをお勧めします。 生成 AI アカウントからセキュリティ OU ログアーカイブアカウントにすべての CloudTrail ログを転送します。 セキュリティ OU — ログアーカイブアカウント一元管理されたログを使用すると、Amazon S3 オブジェクトへのアクセス、ID による不正なアクティビティ、IAM ポリシーの変更、および機密性の高いリソースで実行されるその他の重要なアクティビティをモニタリング、監査、アラートを生成できます。詳細については、 CloudTrailAWS のセキュリティのベストプラクティス」を参照してください。

Amazon Macie

Amazon Macie は、フルマネージド型のデータセキュリティおよびデータプライバシーサービスであり、機械学習とパターンマッチングを使用して AWS 内の機密データを検出し、保護します。ワークロードが処理しているデータの種類と分類を特定して、適切なコントロールが確実に適用されるようにする必要があります。Macie は、S3 バケットに保存されているプロンプトストアおよびモデル呼び出しログ内の機密データを識別するのに役立ちます。Macie を使用して、Amazon S3 内の機密データの検出、ログ記録、およびレポートを自動化できます。これは、機密データの自動検出を実行するように Macie を設定する方法と、機密データ検出ジョブを作成して実行する方法の 2 つの方法で行うことができます。詳細については、Macie ドキュメントのAmazon Macie による機密データの検出」を参照してください。