View a markdown version of this page

了解雪松政策 - 亚马逊基岩 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

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

了解雪松政策

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 策略结构、评估语义和关键概念。

注意

Session-aware 规则使用临时策略，这些策略以 Dogwood（与 Cedar 兼容）编写，并使用temporal区块。此处描述的 Cedar 结构和语义仍然适用。有关更多信息，请参阅临时策略。

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

  • 退款限于 500 美元或以下

执行以下要求的 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
};

该政策仅允许在用户为 “John” 且退款金额低于 500 美元时进行退款处理。

策略结构

雪松政策包括三个主要组成部分：

  1. 效果 -确定是允许还是拒绝访问（permit或forbid）

  2. 范围 -指定策略适用的主体、操作和资源

  3. 条件 -定义必须满足（when或unless）的额外逻辑，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 政策使用两种效果来控制访问权限：

  • permit-允许操作继续

  • forbid-拒绝该操作

默认拒绝

默认情况下，所有操作都被拒绝。如果没有与请求相匹配的政策，Cedar 将返回 DENY。必须明确编写许可策略才能允许操作。

授权评估

Cedar 使用禁改许可评估模型：

  1. Cedar 会评估适用于该请求的所有政策

  2. 如果有任何禁用策略匹配，则结果为 DENY

  3. 如果至少有一个允许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 DENY（默认拒绝）

政策独立性

每个 Cedar 政策都进行独立评估。政策的评估仅取决于：

  • 范围（主体、行动、资源）

  • 上下文和标签

政策不参考或依赖其他政策。

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策略与请求相匹配，则决定为 “拒绝”。

  2. 如果没有任何forbid策略与请求相匹配且至少有一个permit策略匹配，则决定为 ALLOW。

  3. 如果两个permit策略forbid都不符合请求，则决定为 “拒绝”。

此评估模型强制执行默认拒绝状态。

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，也不会覆盖匹配的permit政策。