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Amazon Bedrock reforça segurança IA generativa

Amazon Bedrock reforça segurança IA generativa

Resumo da Notícia

Contexto Geral

A publicação apresenta como implementar salvaguardas centralizadas para aplicações de IA generativa por meio do Amazon Bedrock Guardrails, permitindo aplicar políticas consistentes de segurança de prompt e proteção de dados sensíveis em modelos de linguagem de múltiplos provedores, com benefícios de registro, monitoramento, análises e mecanismo de chargeback.

Principais Pontos

  • Uso do Amazon Bedrock Guardrails e da API ApplyGuardrail para padronizar políticas de segurança em LLMs do Amazon Bedrock e de terceiros, como Microsoft Azure OpenAI.
  • Fluxo de solicitação: o gateway de IA recebe requisições autenticadas, envia o conteúdo para triagem no ApplyGuardrail e decide entre bloquear, mascarar dados sensíveis ou permitir; em seguida, roteia ao provedor/modelo indicado e retorna a resposta ao usuário. Os guardrails são aplicados apenas à entrada (prompt).
  • Recursos de segurança: filtragem de conteúdo, tópicos negados, filtros de palavras e detecção de informações sensíveis, com níveis de força configuráveis (baixo, médio e alto). Há opções avançadas de grounding contextual e verificações automatizadas de raciocínio.
  • Arquitetura e serviços: gateway hospedado no AWS Fargate com FastAPI, integração com Amazon S3, Amazon Bedrock, Amazon Kinesis e Amazon Data Firehose; persistência de requisições/respostas sanitizadas, metadados de guardrails e conteúdo bloqueado. Armazenamento de tokens no AWS Secrets Manager. Solução agnóstica de provedores e modelos.
  • Requisitos organizacionais: infraestrutura escalável para o gateway e guardrails, políticas de governança de dados e controles de segurança, sistema de logging/monitoramento com análises, mecanismo de chargeback e atenção a requisitos regulatórios.

Informações Essenciais

A solução propõe um gateway centralizado para aplicações de IA generativa que aplica o Amazon Bedrock Guardrails na etapa de entrada, definindo ações de bloqueio, mascaramento ou permissão antes do envio aos LLMs escolhidos. O desenho é agnóstico de provedor/modelo, com roteamento conforme a solicitação do usuário, registro unificado de interações e armazenamento de dados e metadados para auditoria. O uso de níveis de proteção configuráveis e de recursos de grounding e checagens de raciocínio apoia a conformidade e o uso responsável em diferentes áreas de negócio, complementado por monitoramento, análises e chargeback.

Fonte: aws.amazon.com

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