Переосмысление контроля доступа для RAG с помощью Amazon Quick и Amazon Bedrock
aws ·
Корпоративные организации сталкиваются со значительными проблемами безопасности при использовании генерации с дополненной выборкой (RAG), поскольку системы ИИ должны соблюдать сложные структуры разрешений, специфичные для каждого источника. Традиционные подходы, предполагающие репликацию списков управления доступом (ACL) в индексы ИИ, часто страдают от устаревания данных и ошибок сопоставления, что создает потенциальные бреши в безопасности. Для решения этой проблемы AWS внедрила принудительное применение ACL в реальном времени в Amazon QuickSight и базах знаний Amazon Bedrock путем проверки прав доступа непосредственно к авторитетным источникам в момент выполнения запроса. Эта гибридная архитектура использует предварительную фильтрацию перед извлечением данных для обеспечения производительности, за которой следует проверка в реальном времени, чтобы гарантировать включение в ответы ИИ только авторизованного контента. Решение устраняет риски безопасности, связанные с задержками синхронизации или изменяющимися возможностями источников данных, обеспечивая актуальность разрешений для пользователей в любое время. Такие клиенты, как Mondelēz International, внедрили этот подход для соблюдения строгих требований нормативного соответствия при масштабировании своих инициатив по ИИ на большую численность сотрудников. Сочетая эффективность семантического поиска с тщательной проверкой безопасности в реальном времени, AWS позволяет корпоративным клиентам демократизировать доступ к аналитике ИИ, не компрометируя существующую инфраструктуру безопасности.
aws