Amazon Web Services ブログ

生成 AI アプリケーションは、DDoS 攻撃、SQL インジェクション、悪意のあるボットなど、さまざまな外部脅威にさらされています。この記事では、AWS PrivateLink による Amazon Bedrock へのプライベート接続、AWS WAF と AWS Shield によるエッジでの保護、AWS Network Firewall による境界防御、Amazon GuardDuty による監視を組み合わせた多層防御について、リファレンスアーキテクチャを交えて解説します。

Amazon OpenSearch Service がインデックスレベル暗号化をサポート、Amazon Bedrock AgentCore の短期メモリに従量課金制を導入、AWS Lambda が Lambda Web Functions を発表、Agent Toolkit for AWS の AWS AI/ML skill でコーディングエージェントに SageMaker AI の専門知識を追加、Amazon SageMaker Studio がソーシャルサインインに対応し、新規 AI/ML 開発者の利用開始を簡素化、AWS Security Hub が優先順位付けのためのリソース重要度をサポート、AWS Lambda の再帰ループ検出が Amazon EventBridge カスタムイベントバスに対応、AWS Resilience Hub の検出結果とテスト結果を AWS DevOps Agent でレビュー可能に、AWS Transform for full-stack Windows modernization が Aurora PostgreSQL のクロスリージョンデプロイに対応し、新たに 7 リージョンで利用可能に、AWS Transform が Azure から AWS へのクラウドネイティブコード変換を発表

週刊生成AI with AWS, 国内事例が 5 件そろった2026年10月12日号 – ソニー銀行様、日本通運様、東京会計パートナーズ様、エナリス様、インフキュリオン様の国内事例ブログを紹介。また、Kiro のローカルサンドボックスや GENIAC ロボット基盤モデル開発の支援、エージェンティック AI のセキュリティ原則などのブログ記事も。サービスアップデートでは Amazon Bedrock AgentCore 短期メモリの従量課金化や AWS Transform の Azure から AWS へのコード変換をはじめとする 8 件のアップデートを紹介。

本記事は、株式会社コーテッグ様と Amazon Web Services Japan による共同執筆です。 み […]

生成 AI は、スタジオのプレミアムコンテンツ制作のあり方を根本から書き換えつつあります。映画品質の画像、動画、音声、3D アセットを生成できるモデルは日々更新されており、それらがもたらすクリエイティブな可能性には期待が高まるばかりです。しかし、AI は高品質なコンテンツを自動的に生成する魔法のボタンではありません。AI は、熟練したストーリーテラーが活用することで、より速く、より高品質で、よりコスト効率の良いアウトプットの創出を支援し得る、非常に効率的なツールなのです。
本ガイダンスでは、AI-Powered Studio (AI を活用したスタジオ)というコンセプトを紹介します。このアーキテクチャは、AI 生成コンテンツから価値を引き出すために必要な 5 つのコアな役割—— Consistency (一貫性)、Context (コンテキスト)、Control (コントロール）、Compliance (コンプライアンス)、Cost (コスト) 規律——を軸に構成されています。

本記事は 2026 年 10 月 7 日に公開された “Introducing AWS Physical AI […]

2025 年 12 月に、Amazon EKS におけるネイティブなネットワークポリシーのサポートを拡張し、Admin Policy と Application Network Policy の両方に対応したことを発表しました。これらの追加されたポリシーにより、クラスター管理者 (プラットフォームチームやセキュリティチームなど) は、Kubernetes ワークロード全体のネットワークセキュリティを強化するために、クラスター全体に適用されるセキュリティルールを設定できます。さらに、Namespace の管理者 (アプリケーションチームなど) は、ドメイン名をフィルターとして使用して、外部リソースへの Pod のトラフィックを制御できるようになりました。この方法は、頻繁に変化する特定の IP アドレスのリストや、企業のセキュリティポリシーとしばしば衝突する広範な CIDR ブロックの範囲を管理する必要性をなくし、代わりに Pod がアクセスを許可される外部のウェブサイトやサービスの信頼済みリストを作成できるようにします。これは、クラスターのアウトバウンドトラフィックに対する「許可された宛先」リストと考えることができます。

生成 AI アプリケーションでは、Amazon Bedrock や大規模言語モデル (LLM) などを組み合わせるため、さまざまなレベルでのアクセスコントロールが欠かせません。この記事では、モデルの選択、適応、テスト、運用の各フェーズで最小権限の原則を適用する方法を紹介します。サービスコントロールポリシー (SCP)、VPC エンドポイントポリシー、KMS キーポリシー、Amazon Bedrock Guardrails、Amazon Bedrock Agents を使ったポリシーの例も示します。あわせて、モデル呼び出しログの機密データ保護と、IAM Access Analyzer によるアクセス許可の定期的な見直しについても説明します。

漏えいした長期的な認証情報 (アクセスキー) は、AWS Customer Incident Response Team (CIRT) が観測したセキュリティインシデントで、現在も脅威アクターに最も多く使われる侵入経路です。この記事では、Amazon Q Developer や AWS IAM Access Analyzer を使用して、漏えいしたキーや未使用のアクセスを検出する方法を紹介します。さらに、SCP と RCP によるデータ境界の確立、Amazon Inspector や AWS WAF によるランタイム環境の保護、Secrets Manager によるキーの自動ローテーション、Amazon GuardDuty による異常な IAM アクティビティの検出を取り上げます。これらを組み合わせた多層防御の実践的な手順を説明します。

Amazon Bedrock API キーを安全に実装、管理するためのベストプラクティスを紹介します。AWS STS の一時的な認証情報を優先し、使用できない場合は短期 API キー、最終手段として長期 API キーを選ぶという判断基準を整理します。そのうえで、SCP と条件キーによる作成と使用の制御、CloudTrail、Amazon EventBridge、AWS Config ルールによる監視、侵害時のインシデント対応手順を、NIST CSF 2.0 に沿って解説します。