Контроль доменів AI-агентами: Захист вебдоступу за допомогою AWS Network Firewall

Крок 3: Налаштування білого списку AWS Network Firewall

Основа вашої стратегії контролю доменів полягає в налаштуванні групи правил із збереженням стану в AWS Network Firewall. Ця група правил визначає ваш білий список – конкретні домени, до яких дозволено доступ вашим AI-агентам. Важливо включити початкову крапку (.) у записи доменів, щоб відповідати піддоменам, забезпечуючи всебічне покриття.

Наприклад, щоб дозволити доступ до Wikipedia та Stack Overflow, ваша конфігурація правил виглядатиме приблизно так:

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

Ця конфігурація гарантує, що лише трафік, призначений для цих явно дозволених доменів, включаючи їх піддомени, пропускається через брандмауер. Весь інший трафік може бути неявно відхилений політикою заборони за замовчуванням.

За межами SNI: підхід глибокого захисту

Хоча фільтрація на основі SNI є потужною, справжня архітектура з нульовою довірою для AI-агентів вимагає кількох шарів безпеки. Як згадувалося, поєднання AWS Network Firewall з Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall додає ще одну критичну контрольну точку. Це запобігає вирішенню агентами заблокованих доменів через DNS, ефективно закриваючи потенційний вектор обходу, коли агент може спробувати підключитися безпосередньо до IP-адреси, якщо роздільна здатність домену також не контролюється.

Крім того, інтеграція інших служб безпеки, таких як AWS Web Application Firewall (WAF) для перевірки HTTP/S-трафіку (якщо трафік зрештою розшифровується для перевірки на іншому рівні) та контролю доступу на основі ідентифікації для виклику агентів, зміцнює ваш стан безпеки. Цей багатошаровий підхід узгоджується з найкращими практиками для побудови архітектури з нульовою довірою для конфіденційних фабрик ШІ.

Висновок: Забезпечення безпечного розгортання AI-агентів

Можливість контролювати, до яких доменів ваші AI-агенти можуть отримувати доступ, є не просто функцією; це фундаментальна вимога безпеки для впровадження корпоративного ШІ. Впроваджуючи AWS Network Firewall з Amazon Bedrock AgentCore, організації отримують детальний контроль над вихідним трафіком агентів, зменшують значні ризики безпеки, такі як ексфільтрація даних та ін'єкції промптів, та виконують суворі зобов'язання щодо відповідності.

Оскільки AI-агенти стають все більш складними та інтегрованими в критичні бізнес-процеси, надійна система безпеки стає незамінною. Це рішення надає чіткий шлях для компаній, щоб використовувати потужність AI-агентів, зберігаючи при цьому контроль, видимість та безкомпромісний стан безпеки. Застосування таких архітектурних шаблонів є ключем до операціоналізації агентоцентричного ШІ, частина 1: посібник для зацікавлених сторін та сприяння безпечному, інноваційному майбутньому.

Поширені запитання

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.