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使用 Amazon Bedrock 保护 RAG 应用程序中的敏感数据的指南

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概述

本指南演示了两种安全模式，这两种模式用于保护基于 Amazon Bedrock 构建的检索增强生成（RAG）应用程序中的敏感数据。它说明了如何实施具有摄入前数据编辑功能的零信任架构和基于角色的访问控制系统，以实现精准的数据访问管理。该指南借助 AWS 人工智能服务和集成加密，帮助企业维护数据隐私、合规性与安全性。这种方法能确保敏感信息在整个 RAG 工作流中（从初始数据摄取到最终呈现）始终受到保护，同时维护系统功能和数据完整性。

优势

部署可自动检测并编辑个人身份信息（PII），同时通过 Amazon Macie 提供二次验证的智能管道。在保持运营效率的同时减少风险敞口。

实施基于角色的访问控制和护栏，确保用户仅能访问适当的信息。在保护敏感内容的同时自信地共享组织知识。

通过多层验证和全面的审计跟踪记录建立自动化安全控制。在加速 RAG 应用程序文档处理的同时维护监管合规性。

工作原理

存储级别的数据编辑

此架构图显示客户如何通过自动化编辑和验证流程安全摄取敏感文档，在不泄露敏感信息的前提下，实现对知识库安全、受防护的访问。 

下载架构图
Guidance for Securing Sensitive Data in RAG Applications Using Amazon Bedrock - Data redaction at storage level

基于角色的敏感数据访问

此架构图显示客户如何利用元数据筛选和个性化护栏，对 RAG 应用程序中的敏感数据实施基于角色的访问控制，确保用户只能访问适合其授权级别的信息，同时维护敏感内容的安全性。

下载架构图
Guidance for Securing Sensitive Data in RAG Applications Using Amazon Bedrock - Role based access to sensitive data

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本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指南是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。

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