Kontrola domén pro agenty AI: Zabezpečení webového přístupu pomocí AWS Network Firewall

Krok 3: Konfigurace seznamu povolených AWS Network Firewall

Jádro vaší strategie kontroly domén spočívá v konfiguraci stavové skupiny pravidel v rámci AWS Network Firewall. Tato skupina pravidel definuje váš seznam povolených – specifické domény, ke kterým mají agenti AI povolen přístup. Je nezbytné zahrnout úvodní tečku (.) do záznamů domén pro shodu subdomén, čímž zajistíte komplexní pokrytí.

Například pro povolení přístupu k Wikipedii a Stack Overflow by vaše konfigurace pravidel vypadala takto:

{
  "RulesSource": {
    "RulesSourceList": {
      "Targets": [
        ".wikipedia.org",
        ".stackoverflow.com"
      ],
      "TargetType": "TLS_SNI",
      "GeneratedRulesType": "ALLOWLIST"
    }
  }
}

Tato konfigurace zajišťuje, že firewall povolí pouze provoz určený pro tyto explicitně povolené domény, včetně jejich subdomén. Veškerý ostatní provoz může být implicitně zamítnut zásadou výchozího zamítnutí.

Nad rámec SNI: Přístup obrany do hloubky

Zatímco filtrování na základě SNI je výkonné, skutečná architektura nulové důvěry pro agenty AI vyžaduje více vrstev zabezpečení. Jak již bylo zmíněno, spárování AWS Network Firewall s Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall přidává další kritický kontrolní bod. To brání agentům v řešení blokovaných domén prostřednictvím DNS, čímž účinně uzavírá potenciální vektor obejití, kde by se agent mohl pokusit připojit přímo k IP adrese, pokud není řízeno i řešení domén.

Dále, integrace dalších bezpečnostních služeb, jako je AWS Web Application Firewall (WAF) pro inspekci provozu HTTP/S (pokud je provoz nakonec dešifrován pro inspekci na jiné vrstvě) a kontroly přístupu založené na identitě pro vyvolání agentů, upevňuje vaši bezpečnostní pozici. Tento vícevrstvý přístup je v souladu s osvědčenými postupy pro vytvoření architektury nulové důvěry pro důvěrné továrny AI.

Závěr: Umožnění bezpečného nasazení agentů AI

Schopnost kontrolovat, ke kterým doménám mají vaši agenti AI přístup, není jen funkcí; je to základní bezpečnostní požadavek pro přijetí podnikové AI. Implementací AWS Network Firewall s Amazon Bedrock AgentCore získávají organizace granulární kontrolu nad odchozím provozem agentů, zmírňují významná bezpečnostní rizika, jako je exfiltrace dat a injekce výzev, a splňují přísné požadavky na shodu.

Vzhledem k tomu, že se agenti AI stávají sofistikovanějšími a integrují se do kritických obchodních procesů, robustní bezpečnostní rámec se stává nepostradatelným. Toto řešení poskytuje jasnou cestu pro podniky, jak využít sílu agentů AI a zároveň si udržet kontrolu, viditelnost a nekompromisní bezpečnostní postavení. Přijetí takových architektonických vzorců je klíčem k zprovoznění agentní AI část 1: průvodce pro zúčastněné strany a podpoře bezpečné a inovativní budoucnosti.

Často kladené dotazy

Why is domain-level control essential for AI agents browsing the internet?

AI agents with internet access offer powerful capabilities but also introduce significant security risks. Unrestricted web access can lead to unintended data exfiltration to unauthorized domains, exposure to malicious content, or exploitation through prompt injection attacks that trick agents into navigating to harmful sites. Domain-level control, specifically allowlisting, ensures that agents can only access pre-approved websites, drastically reducing the attack surface. This is critical for maintaining data privacy, adhering to regulatory compliance standards, and safeguarding sensitive enterprise information, especially in regulated industries where strict network egress policies are mandatory.

How does AWS Network Firewall enhance the security posture of AI agents using Amazon Bedrock AgentCore?

AWS Network Firewall acts as a crucial layer of defense for AI agents deployed via Amazon Bedrock AgentCore. By routing all outbound traffic from AgentCore Browser through the firewall, organizations can implement granular domain-based filtering rules. The firewall inspects TLS Server Name Indication (SNI) headers to identify destination domains and applies allowlist or denylist policies. This ensures that agents only connect to approved external resources, logs all connection attempts for auditing, and can block access to known malicious domains or undesirable categories, thereby bolstering the overall security and compliance of AI agent operations.

What are the primary challenges addressed by implementing domain-based egress filtering for AI agents?

Domain-based egress filtering addresses several critical challenges for AI agent deployments. Firstly, it mitigates the risk of data exfiltration and unauthorized access by ensuring agents only interact with trusted domains. Secondly, it helps prevent prompt injection attacks, where malicious prompts could instruct an agent to visit harmful or unintended sites, by enforcing an allowlist of approved URLs. Thirdly, it meets stringent enterprise security and compliance requirements, particularly in regulated sectors, by providing transparent control and auditability of agent network interactions. Finally, for multi-tenant SaaS providers, it allows for customized, per-customer network policies, enabling specific domain restrictions based on individual client needs.

Can SNI-based domain filtering completely prevent all unauthorized connections by AI agents, and if not, what are the limitations?

While SNI-based domain filtering is highly effective for controlling web access at the TLS layer, it does have a limitation: it relies on the Server Name Indication field during the TLS handshake. An advanced attacker or a sophisticated agent could potentially resolve a blocked domain's IP address through an uninspected DNS query and attempt to connect directly via IP, bypassing SNI inspection. To address this, a defense-in-depth strategy is recommended. This involves pairing SNI filtering with DNS-level controls, such as Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall, which can block DNS queries for unauthorized domains and prevent DNS tunneling, ensuring comprehensive egress control.

What is the typical traffic flow for an AI agent's web request when using AWS Network Firewall for domain control?

When an AI agent within Amazon Bedrock AgentCore initiates a web request, the traffic flow is meticulously controlled. First, the AgentCore Browser, residing in a private subnet, attempts to establish an HTTPS connection. This request is routed to a NAT Gateway in a public subnet, which then forwards it to the Network Firewall endpoint. The AWS Network Firewall inspects the TLS SNI header to identify the target domain. If the domain is on the allowlist, the firewall permits the traffic to pass to an Internet Gateway, which then routes it to the external destination. All return traffic follows a symmetric path back through the firewall, ensuring continuous inspection and adherence to security policies.