AWS技术长文：用时间策略在Amazon Bedrock中保障AI Agent安全
AWS ML Blog · rss · 2026-08-07
传统访问控制的局限性
在传统应用中，访问控制通常将每个动作视为独立事件。然而，AI Agent 在运行时动态决定调用哪些工具及参数，这种灵活性使得无状态控制变得不足。例如，单独看一次工具调用可能是安全的，但如果在读取了不可信数据源之后调用，就可能产生危害。
时间策略的机制
Amazon Bedrock AgentCore 推出了时间策略，允许开发者定义有状态规则。这些策略在 AgentCore Gateway 边界运行，独立于 Agent 自身的代码，因此 Agent 无法绕过或操纵它们。
- 轨迹感知：根据当前请求和会话中的历史事件（轨迹）来评估授权。
- 默认拒绝：遵循默认拒绝和禁止优先原则。
- 统一管理：通过网关路由 MCP 工具调用、Agent 间调用和模型推理，提供一致的策略评估点。
核心应用场景
- 强制输出完整性：确保当前工具调用的参数与先前工具调用的输出完全匹配，防止幻觉或篡改。
- 强制调用顺序：验证标准操作程序，确保工具按正确顺序调用。
- 人工审批：在执行敏感或破坏性操作前，要求轨迹中记录明确的人工批准。
- 数据新鲜度：确保数据查询在规定时间内完成，防止基于过期信息做出决策。
文章还以私人银行投资组合 Agent 为例，详细演示了如何通过时间策略防止资金转移错误、限制累积风险暴露，并在无人工参与时自动收紧权限。
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