View a markdown version of this page

了解 Cedar 的政策 - Amazon Bedrock AgentCore
策略示例策略结构政策影响默认拒绝授权评估政策独立性策略评估算法

了解 Cedar 的政策

中的策略 AgentCore 使用 Cedar 策略来控制对 AgentCore 网关工具的访问权限。本节介绍了 Cedar 的策略结构、评估语义和关键概念。

策略示例

考虑使用具有以下要求的退款处理工具：

  • 只有用户 “John” 可以处理退款

  • 退款上限为 500 美元或以下

强制执行这些要求的 Cedar 政策：

permit(
  principal is AgentCore::OAuthUser,
  action == AgentCore::Action::"RefundTool___process_refund",
  resource == AgentCore::Gateway::"arn:aws:bedrock-agentcore:your-region:your-account-id:gateway/refund-gateway"
)
when {
  principal.hasTag("username") &&
  principal.getTag("username") == "John" &&
  context.input.amount < 500
};

只有当用户是 “John” 且退款金额低于 500 美元时，此政策才允许处理退款。

策略结构

Cedar 政策由三个主要部分组成：

  1. 效果-决定是允许还是拒绝访问（permit或forbid）

  2. 范围-指定策略适用的委托人、操作和资源

  3. 条件-定义必须满足（when或unless）的其他逻辑，并且可以引用工具参数（通过上下文）和 OAuth 令牌（通过标签）

政策影响

Cedar 策略使用两种效果来控制访问权限：

  • permit-允许操作继续

  • forbid-否认该操作

默认拒绝

默认情况下，所有操作均被拒绝。如果没有任何策略与请求相匹配，Cedar 将返回 “拒绝”。您必须明确写出允许操作的许可策略。

授权评估

Cedar 使用了禁止超越许可证的评估模型：

  1. Cedar 会评估适用于该请求的所有政策

  2. 如果有任何禁令政策匹配，则结果为 “拒绝”

  3. 如果至少有一个许可策略匹配且没有禁止策略匹配，则结果为 ALLOW

  4. 如果没有匹配的策略，则结果为拒绝（默认拒绝）

政策独立性

Cedar 的每份政策都是独立评估的。政策的评估仅取决于：

  • 范围（委托人、行动、资源）

  • 上下文和标签

策略不引用或依赖其他政策。

策略评估算法

评估请求时，策略引擎使用以下算法确定授权决策：

  1. 如果有任何forbid策略与请求匹配，则决定为 “拒绝”。

  2. 如果没有forbid策略与请求匹配，并且至少有一个permit策略匹配，则决定为 “允许”。

  3. 如果两个permit策略forbid都与请求不匹配，则决定为拒绝。

此评估模型强制使用默认的拒绝状态。

forbid策略永远不会导致 “允许” 决定。策略上的unless条款规定了该forbidforbid政策不适用的条件；它不授予权限，也不会优先于匹配的permit策略。