AI 驱动的合规性：使用 AWS 自动化证据收集

title: "AI 驱动的合规性：使用 AWS 自动化证据收集" slug: "building-an-ai-powered-system-for-compliance-evidence-collection" date: "2026-04-01" lang: "zh" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-an-ai-powered-system-for-compliance-evidence-collection/" category: "企业级 AI" keywords:

• AI 合规性
• 证据收集
• AWS
• Amazon Bedrock
• 浏览器自动化
• Amazon Nova 2 Lite
• S3
• 合规性工作流
• 审计追踪
• Amazon Cognito
• AI 代理
• 工作流自动化 meta_description: '使用 AI 驱动的系统自动化合规性证据收集。了解如何利用 AWS、Amazon Bedrock 和 Nova 2 Lite 构建解决方案，实现高效、无错误的审计。' image: "/images/articles/building-an-ai-powered-system-for-compliance-evidence-collection.png" image_alt: "图示了一个使用 Amazon Bedrock 和 S3 等 AWS 服务构建的 AI 驱动合规性证据收集系统的架构。" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• AWS schema_type: "NewsArticle" reading_time: 5 faq:
• question: "这个 AI 驱动的系统在合规性证据收集中主要解决了哪些挑战？" answer: "该系统主要解决了传统合规性证据收集过程中耗费大量人工、时间，且容易出错的问题。合规团队经常花费无数小时手动浏览各种系统，如 GitHub、AWS 控制台和内部应用程序，以截取数百张屏幕截图。这种手动方法不仅效率低下，而且在不同的审计周期中难以保持一致性。AI 驱动的解决方案将整个过程自动化，确保一致性，减少人为错误，并解放宝贵的合规团队资源用于更具战略性的任务，从而显著简化审计工作流程。"
• question: "浏览器自动化如何有益于合规性证据收集？" answer: "浏览器自动化为合规性证据收集提供了多项关键优势。首先，它提供通用兼容性，能够与几乎任何网络应用程序无缝协作，无需自定义 API 集成，这通常是专有或遗留系统的瓶颈。其次，它能捕获视觉证据，例如带有时间戳的屏幕截图，这正是审计员进行验证所需要的。最后，也是对动态网络环境最重要的一点，浏览器自动化可以智能地适应细微的用户界面 (UI) 变化。通过与 AI 集成，系统可以解释 UI 元素并调整其导航步骤，使收集过程更具鲁棒性，且不易因网站更新而中断。"
• question: "哪些 AWS 服务是这个 AI 驱动合规解决方案的核心，它们扮演了什么角色？" answer: "多项核心 AWS 服务支撑着这个 AI 驱动的合规解决方案。Amazon Bedrock 利用 Amazon Nova 2 Lite 模型，充当中央智能层，驱动工作流生成、自然语言交互和报告分析。Amazon Simple Storage Service (S3) 对于安全有序地存储所有收集到的证据、合规文档、工作流和审计日志至关重要。Amazon Cognito 处理用户身份验证和授权，与 AWS STS 和 IAM 集成，提供最小权限访问。Amazon Simple Email Service (SES) 促进合规报告的自动化交付。此外，AWS Lambda 函数用于管理系统提示和 S3 存储桶清理，确保高效的基础设施管理。"
• question: "解释使用 Amazon Nova 2 Lite 的 AI 代理层的不同操作模式。" answer: "由 Amazon Nova 2 Lite 驱动的 AI 代理层以三种不同的模式运行，以满足各种合规需求。首先，'聊天模式'允许用户通过自然语言与 AI 交互，进行临时合规性查询或一次性自动化任务，根据命令执行浏览器工具。其次，'设计器模式'用于创建新的、可重复的工作流；它分析上传的合规性文本文档以提取所需步骤，并生成可执行的工作流 JSON 脚本。这对于将策略文档转换为自动化流程非常理想。第三，'报告生成模式'在工作流完成后激活，分析捕获的屏幕截图以生成全面的合规报告，包括证据摘要、发现和合规状态评估，然后通过 Amazon SES 发送电子邮件。"
• question: "该系统如何确保所收集证据的安全性和组织性？" answer: "安全性和组织性对于合规性证据至关重要。该系统通过多种机制确保这一点。所有证据都安全地存储在 Amazon S3 中，并进行静态加密以保护敏感信息。对 S3 和其他 AWS 资源的访问由 Amazon Cognito、AWS STS 和 IAM 管理，为浏览器扩展提供范围受限的最小权限凭证。这意味着用户只能访问他们需要的内容，从而最大程度地降低潜在风险。此外，收集到的证据（包括屏幕截图）在 S3 内部按结构化文件夹层次组织，通常按日期和工作流分类，以便于检索和审计。系统还维护所有对话和操作的全面审计日志，提供清晰的追踪记录。"
• question: "该系统能否适应网络应用 UI 的变化，以及工作流引擎如何处理错误？" answer: "是的，该系统旨在适应网络应用程序 UI 的变化，这是浏览器自动化的一项关键特性。通过利用 Amazon Nova 2 Lite 的智能，浏览器自动化可以解释 UI 元素并调整其操作，使其比僵硬的硬编码脚本更能抵抗细微的更新。工作流引擎还包含一个智能错误恢复机制。如果 JSON 定义的工作流中的某个步骤失败，它不会简单地停止；相反，它会使用 Amazon Nova 2 Lite 分析失败的上下文并建议替代步骤或行动方案。这种自适应和自我纠正能力显著提高了自动化合规性证据收集的可靠性和健壮性，减少了手动干预的需求。"
• question: "JSON 在定义合规性工作流中扮演什么角色，以及它在系统中如何管理？" answer: "JSON（JavaScript Object Notation）是系统内定义合规性工作流分步说明的标准文本格式。这种结构化格式允许工作流引擎精确执行清晰的、机器可读的指令。该解决方案的巧妙之处在于，合规团队无需手动编写复杂的 JSON。相反，AI 驱动的工作流设计器利用 Amazon Nova 2 Lite 分析人类可读的合规文档（例如 '.txt' 文件），并自动生成可执行的 JSON 工作流。这些工作流随后在 Amazon S3 中进行管理，包括供用户使用的活动版本以及每次更新前创建的带时间戳的备份，从而确保版本控制和轻松恢复。这种方法使工作流创建民主化，甚至非技术性的合规专业人员也能使用。"

AI 驱动的合规性：使用 AWS 革新证据收集

在当今严格的监管环境中，合规性审计是一个持续、劳动密集型的过程。组织通常面临收集大量证据的艰巨任务，这些证据往往是来自 GitHub 存储库、AWS 控制台和各种内部应用程序等不同系统的数百张屏幕截图。这种手动、重复的过程不仅严重消耗资源，而且极易出现人为错误，并且在不同的审计周期中难以保持一致性。解决方案在于利用人工智能和自动化来改变这一陈旧过程。

本文专为 Code Velocity 撰写，深入探讨了一个基于 Amazon Bedrock 和先进浏览器自动化构建的创新型 AI 驱动系统如何革新合规性证据收集。我们探讨了架构决策、实施细节和部署策略，这些都旨在赋能组织自动化其审计工作流，从而提高效率、准确性和可复现性。

利用 AI 和浏览器自动化简化合规性审计

传统的合规性证据收集方法饱受效率低下之苦。团队花费无数小时浏览复杂的界面，手动捕获和记录屏幕截图，并一丝不苟地为审计员整理。这种方法速度慢、成本高，且内在不一致，使其成为 AI 驱动转型的理想候选者。

我们讨论的系统通过将智能 AI 与强大的浏览器自动化相结合，直接解决了这些挑战。核心思想是自动化收集带有时间戳的视觉证据这一枯燥但关键的任务。这不仅显著减少了所需的时间和精力，而且还确保了审计追踪的一致性和可验证性。采用浏览器自动化是一个战略性选择，它提供了几项关键优势：它消除了与每个网络应用程序进行复杂 API 集成的需要，精确捕获了审计员所看到的视觉证据，并且，至关重要的是，由于集成了 AI，它能够适应用户界面的细微变化。

整体解决方案：组件和功能

这个变革性系统的核心是一个浏览器扩展，专为 Chrome 和 Firefox 设计，作为主要的用户界面。该扩展提供了三项强大的功能：一个证据收集器、一个AI 驱动的工作流设计器和一个简化的报告交付系统。

该证据收集器执行预定义的工作流，智能地导航网络应用程序并捕获带有时间戳的屏幕截图，然后将其安全地存储在 Amazon S3 存储桶中。AI 驱动的工作流设计器直接与 Amazon Bedrock 通信，利用先进的 Amazon Nova 2 Lite 模型。用户可以上传合规文档，AI 对其进行分析以生成可执行的工作流 JSON，有效地将策略转化为可操作的自动化。最后，对于报告交付，工作流完成后，将利用 Amazon Simple Email Service (Amazon SES) 生成并将全面的合规报告分发到指定的电子邮件地址。

底层基础设施依赖于 AWS Lambda 函数来执行关键任务，例如上传初始系统提示和管理 S3 存储桶清理。安全性至关重要，由 Amazon Cognito 管理用户身份验证和授权。Cognito 与 AWS Security Token Service (AWS STS) 和 AWS Identity and Access Management (IAM) 无缝集成，为扩展提供范围受限的最小权限凭证，确保对 Bedrock、S3 和 SES 的安全访问。所有收集到的证据都受益于 AWS 的静态加密，按日期和工作流精心组织，并附带全面的审计日志，以实现完全透明。

智能核心：Amazon Bedrock 和 Nova 2 Lite

推动这种自动化的智能主要由 Amazon Bedrock 提供，Amazon Nova 2 Lite 充当 AI 代理的大脑。这种强大的组合实现了动态和自适应的合规操作，超越了僵硬的脚本，实现了智能的、上下文感知的自动化。组织可以从在其运营中利用先进的 AI 代理中受益匪浅，使此类解决方案成为颠覆性的变革者。如需深入了解代理式 AI，请考虑查阅 代理式 AI 投入运营第一部分：利益相关者指南 等资源。

AI 代理层以三种不同的模式运行：

1. 聊天模式： 此模式允许自然语言交互。用户可以提出临时合规性问题或发出一次性自动化任务的命令。例如，用户可以简单地询问“显示实例 'prod-web-server-1' 的安全组规则”，AI 将执行必要的浏览器自动化来收集该证据。
2. 设计器模式： 这是自动化工作流创建的奇迹发生之地。当合规团队上传 .txt 文档概述审计要求时，Amazon Nova 2 Lite 会分析文本，提取关键证据点，并生成相应的可执行工作流 JSON 脚本。这显著加快了将策略转化为实践的过程。
3. 报告生成模式： 工作流执行并收集证据后，AI 再次介入。它分析捕获的屏幕截图和其他收集到的数据，生成一份全面的合规报告，包括证据摘要、发现和合规状态评估。然后通过 Amazon SES 自动发送此报告。

架构深入：自动化层

浏览器扩展采用模块化架构，精心划分为四个不同的层，每一层都在系统运行中扮演着至关重要的角色。这种分层方法确保了系统的健壮性、可扩展性和易维护性。

A. UI 层

浏览器扩展的侧面板作为用户的主要交互点。它具有一个用于自然语言命令和合规性查询的聊天界面，直接由 Amazon Nova 2 Lite 提供支持。工作流管理面板允许用户查看可用工作流、监控执行状态和编辑现有流程。集成的身份验证 UI 处理 Amazon Cognito 登录和系统配置管理。

B. 工作流引擎

工作流引擎是操作核心，负责逐步处理 JSON 定义的工作流。这些 JSON 脚本通常由 AI 生成，提供导航、元素交互和数据捕获的精确指令。引擎智能地处理页面加载，确保带有上下文信息的准确屏幕截图捕获，并管理用户对多因素认证等手动步骤的确认。一个关键特性是其智能错误恢复；如果某个步骤失败，引擎会利用 Amazon Nova 2 Lite 分析情况并建议替代方案，从而最大程度地减少手动干预并提高可靠性。评估此类 AI 代理在生产环境中的性能和可靠性至关重要，评估生产环境中的 AI 代理：Strands Evals 的实用指南 等资源可以提供进一步的见解。

C. 存储和服务

此层专注于所有系统数据的安全和有组织管理。Amazon S3 是存储从原始证据到系统配置等各种信息的基础。

下表展示了 S3 存储桶内结构化的文件夹层次结构，确保所有数据都易于检索和审计：

这种细致的组织对于审计期间的高效检索以及维护全面的历史记录至关重要。

合规性证据的安全有序存储

在合规性中，安全性和组织性是不可协商的。该系统通过使用 Amazon S3 作为其主要存储机制来确保强大的数据管理。所有证据、合规文档、AI 提示、工作流定义和聊天日志都以高度结构化的文件夹层次结构存储。这不仅简化了数据检索，还提供了所有收集信息的清晰、可审计的追踪记录。例如，每个屏幕截图都带有时间戳，并按日期和生成它的特定工作流进行分类。

此外，关键系统配置，包括指导 AI 在不同模式下行为的提示（例如，compliance-assistant-prompt.txt、workflow-designer-prompt.txt、report-analysis-prompt.txt），也存储在 S3 中。工作流版本，包括每次更新前进行的备份，确保在需要时可以检索历史配置。与 AWS 强大的安全功能集成，包括 S3 对象的静态加密以及通过 IAM 和 Cognito 实现的细粒度访问控制，保证所有敏感合规性证据都受到保护，免受未经授权的访问。

这个 AI 驱动的系统标志着企业合规性向前迈出了重要一步。通过自动化繁琐且容易出错的证据收集过程，组织可以提高效率、一致性，并对其审计准备充满信心。智能 AI 代理、强大的浏览器自动化和安全的 AWS 基础设施的结合，创造了一个强大的解决方案，有望重新定义现代企业的合规操作。