保護 AI 代理：運用 AgentCore 實現身分、可觀測性與合規培訓

安全代理作業簡介

• 保護 AI 代理時面臨的企業挑戰
• AgentCore 的安全優先設計原則
• 身分、可觀測性與合規模組概覽

身分與存取管理

• 代理的角色型存取控制
• 與企業 IAM 系統建立聯邦身分
• 實作實驗室：設定安全身分與權限

會話管理與安全控制

• 會話層級狀態管理
• 防止未經授權的持續性與資料外洩
• 實作實驗室：強制執行安全會話政策

AI 代理的可觀測性

• 結構化日誌與可追蹤性
• 監控代理活動的指標
• 實作實驗室：將 AgentCore 與可觀測性儀表板整合

合規與可稽核性

• AI 代理的關鍵合規框架
• 稽核日誌與追蹤保存
• 實作實驗室：產生合規就緒的稽核軌跡

事件回應與風險緩解

• 偵測並回應安全事件
• 自動化警示與升級工作流程
• 實作實驗室：模擬合規違規情境

最佳實務與企業模式

• 受監管環境中的安全推出策略
• 為代理作業設計治理模型
• AI 代理合規的未來趨勢

總結與後續步驟