AWS Machine Learning Blog ・ 2026-08-06
原題: Securing AI agents with temporal policies in Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCoreのセキュリティ機能について説明された。Temporal policiesを使用して、エージェントのセッション履歴に基づいて権限を定義できる。ワークフローのシーケンシング、データの改ざん防止、金銭的リスクの制限、人間の承認の必要性などを実現できる。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（AWS Machine Learning Blog）をご確認ください。
AWSは2026年7月下旬から8月上旬にかけ、Amazon Bedrockのセキュリティと制御機能を段階的に強化してきた。まずGuardrailsをコード生成ワークフローに適用するベストプラクティスを発表し、AIコーディング時の安全性を高めた。次に自動推論ポリシーの洗練機能を導入し、失敗テストの診断やルール修正の提案を自動化した。続いてAgentCore上で動作するAIエージェントがローカルツールに安全にアクセスできるMCPブリッジを構築する方法が示され、実用性が広がった。同時にLendingTreeがマルチエージェントモーゲージアシスタントを構築する事例も報じられ、実務への導入が加速した。その後、AgentCore GatewayでAIトラフィックのレート制限機能が発表され、過剰な負荷からの保護が可能になった。最新のAgentCoreのセキュリティ機能では、Temporal policiesによりエージェントのセッション履歴に基づく権限制御が実現され、ワークフローのシーケンシングやリスク管理が強化された。
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