AWSのAIセキュリティ制御と責任共有 | AWS Certified AI Practitioner

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イントロ

AWSのAIセキュリティ制御と責任共有

ID・権限、暗号化、ネットワーク、データ検出、ガードレールを重ねる

AWSがクラウド基盤のセキュリティを担い、利用者がクラウド上のデータ、ID、設定、アプリケーション等を担うという責任分担の考え方です。

定義

とは、AWSと利用者が守る範囲をサービスごとに分ける考え方です。
見分けるポイント: で主体を識別し、と、、を用途に合わせます。

手順

AIシステムを層で守る

1
人・アプリ・エージェントごとにを分け、で必要なだけを定める。
2
とで、データと操作の範囲を主体別に絞る。
3
とでエージェントのIDとツール方針を分ける。
4
をの一層として配置し、他の制御と重ねる。

要点

判断で押さえる境界

は誰が何を行ったかを追跡し、はAWS API活動の記録を支援します。暗号化やIAMだけへ依存せず、ID、ネットワーク、データ、入出力、監視を多層化します。

1
責任共有はサービスごとに確認
2
IDと最小権限を主体別に設計
3
暗号化・私設接続・機密検出・ガードレールを多層化

AWSのAIセキュリティ制御と責任共有についてIAM・AgentCore Identity、暗号化・PrivateLink、Macie・データ管理、Guardrails・ログ監視の関係を文字ラベルと矢印で示した図 — AIアプリを四つの制御層で囲む図です。各層は異なる失敗を防ぎ、単独では全体を守れません。

例

場面: Amazon Bedrockを使う社内要約アプリがS3の文書を参照します。
順に考えると: アプリ用ロールに対象バケットの読み取りだけを許可し、保存・転送を暗号化します。私設接続と機密検出、入出力制御、ログを重ねます。AWSが基盤を守っても、権限と文書選択は利用者が管理します。
ここが結論: 責任共有を抽象論で終わらせず、制御と担当へ落とせます。

注意

マネージドAIでも最小権限は必要

確認

AIF-C01 判断チェック

Q1

責任共有モデルに沿う設計はどれですか。

まとめ

まとめ

1
AWSと利用者の責任をサービスごとに分ける
2
IAMとAgentCore系制御で主体を限定
3
暗号化・PrivateLink・Macieでデータを守る
4
Guardrails・検証・ログで入出力を監視

次へ

次は「データ来歴・品質・アクセス・完全性」へ

AIのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス

データ来歴・品質・アクセス・完全性

データ来歴・品質・アクセス・完全性を、AIF-C01の公式objective 5.1.2・5.1.3に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。