Bedrock Security 在 RSAC™ 會議上宣布了其模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP) 伺服器，標誌著在 AI 代理與企業資料之間實現安全且標準化互動方面邁出了重要一步。MCP 伺服器預計於 2025 年第二季發布，旨在提供一個安全閘道，審計模型互動，並促進開放代理式 AI 標準的安全採用。
橋接 AI 代理與企業資料之間的鴻溝
核心挑戰在於將 AI 代理整合到企業工作流程中，同時不損害資料安全和治理。Bedrock Security 的 MCP 伺服器透過充當橋樑來解決此問題，將 Bedrock Platform 全面性元資料湖中關於資料、風險和使用情況的情境知識直接無縫整合到企業工作流程和新興的代理式 AI 系統中。
標準化存取元資料湖
MCP 伺服器提供對 Bedrock 元資料湖的標準化存取，提供有關資料敏感性、風險概況和使用模式的詳細見解。這種情境感知對於確保 AI 代理或自動化工作流程中採取的行動符合既定的組織政策和法規要求至關重要。
- 資料敏感性： 了解資料的分類和敏感性級別對於防止未經授權的存取或濫用至關重要。
- 風險概況： 識別與資料存取和使用相關的潛在風險，以便採取積極的緩解策略。
- 使用模式： 分析資料的使用方式，可以深入了解潛在的安全漏洞和合規性差距。
透過提供這種全面的情境，MCP 伺服器使組織能夠更安全地整合 AI 功能，在保持穩健治理的同時促進創新。
解決資料情境碎片化問題
企業經常面臨資料情境碎片化的問題，即關於資料敏感性、使用模式、存取控制和相關風險的關鍵資訊分散在不同的資訊孤島中。這種缺乏統一視圖的情況阻礙了有效的資料治理和安全管理。
統一的可查詢情境層
Bedrock Security 的 MCP 伺服器透過提供一個可透過標準協定存取的統一的可查詢情境層來解決此挑戰。這使組織能夠透過簡單的迭代查詢立即存取全面的資料情報。
- 標準協定： 標準化協定確保與現有企業系統和應用程式的無縫整合。
- 迭代查詢： 簡單的迭代查詢允許有效且有針對性地探索資料。
- 全面的資料情報： 存取全面的資料情境視圖有助於做出明智的決策。
透過將資料情境整合到單一的可存取層中，MCP 伺服器有助於改善安全性、治理和資料驅動的決策。
透過 AI 驅動的自動化增強安全性和治理
借助 Bedrock Security 的 MCP 伺服器，組織可以透過將元資料湖中的關鍵情境與 AI 工作流程無縫連接，從而增強安全性和治理，同時加速創新。
範例：自動化敏感資料停用工作流程
考慮一個組織實施自動化敏感資料停用工作流程。此工作流程可以利用 MCP 伺服器來：
- 識別敏感資料： 識別資料倉儲中的敏感資料，並查詢範例記錄以進行驗證。
- 確定資料所有權和存取權限： 確定資料所有權並識別具有常規存取模式的使用者。
- 通知利害關係人： 透過 Slack 等通訊管道自動通知相關利害關係人，以解釋為什麼他們的工作需要敏感資料，或者是否可以使用遮罩或合成資料變體。
- 自動停用： 在預定義的非活動期後繼續自動停用。
- 升級給人工操作員： 當利害關係人的輸入需要進一步評估時，升級給人工操作員。
此範例說明了如何使用 MCP 伺服器來自動化關鍵的資料治理流程，確保合規性並最大程度地降低風險。
管理向基於代理的AI 工作流程的轉變
Bedrock Security 致力於提供可幫助企業管理向基於代理的 AI 工作流程轉變的功能，確保治理、可追溯性和安全性從設計上就已嵌入。
嵌入式治理、可追溯性和安全性
透過將 MCP 伺服器整合到其 AI 工作流程中，組織可以確保：
- 治理： AI 代理在既定的組織政策和法規要求範圍內運作。
- 可追溯性： AI 代理採取的全部行動都經過記錄和追蹤，以進行審計。
- 安全性： 資料存取和使用受到控制和監控，以防止未經授權的存取或濫用。
這種全面的安全性和治理方法可確保組織能夠利用 AI 的力量，同時不損害資料完整性或合規性。
Bedrock Security：在最大程度地降低風險的同時加速資料利用
Bedrock Security 旨在加速企業利用資料作為戰略資產的能力，同時最大程度地降低風險。其業界首創的元資料湖技術和 AI 驅動的自動化能夠持續地了解分散式環境中資料的位置、敏感性、存取和使用情況。
持續的可見性和控制
透過提供對資料資產的持續可見性並自動化關鍵的安全性和治理流程，Bedrock Security 使組織能夠：
- 降低資料安全風險： 識別和緩解潛在的安全漏洞。
- 改善資料治理和合規性： 確保符合法規要求。
- 加速資料驅動的創新： 釋放資料的價值以推動業務增長。
Bedrock Security 對創新和資料安全的承諾使其成為尋求在保持強大安全態勢的同時利用 AI 力量的組織的寶貴合作夥伴。
情境在 AI 工作流程中的重要性
在快速發展的人工智慧領域中，情境的重要性怎麼強調都不為過。隨著 AI 系統越來越多地整合到企業工作流程中，這些系統需要理解和回應資料、風險和使用模式的細微差別，這一點變得至關重要。Bedrock Security 的模型情境協定 (MCP) 伺服器直接解決了這一需求，提供了一個關鍵的情境感知層，從而實現安全有效的 AI 實施。
情境為何重要
- 資料安全： 如果沒有情境，AI 代理可能會無意中以違反安全政策的方式存取或處理敏感資料。透過提供有關資料敏感性的詳細資訊，MCP 伺服器可確保 AI 行為符合既定的安全協定。
- 風險管理： 了解與資料存取和使用相關的風險對於防止資料外洩和其他安全事件至關重要。MCP 伺服器提供對風險概況的深入了解，使組織能夠主動降低潛在威脅。
- 合規性： 許多產業都受到嚴格的資料隱私法規的約束。MCP 伺服器透過提供 AI 系統遵守這些法規所需的情境來幫助確保合規性。
- 營運效率： 情境感知使 AI 代理能夠做出更明智的決策，從而提高營運效率並減少錯誤。
MCP 伺服器作為情境賦能者
MCP 伺服器透過以下方式充當情境賦能者：
- 集中資料情境： 將資料情境整合到單一的可存取儲存庫中。
- 提供標準化存取： 提供用於存取資料情境的標準化協定。
- 啟用 AI 整合： 促進將資料情境整合到 AI 工作流程中。
對 AI 未來的影響
Bedrock Security 的 MCP 伺服器對 AI 的未來產生了重大影響，為以下方面鋪平了道路：
- 安全且值得信賴的 AI： 透過確保 AI 系統安全且合乎道德地運作來建立對 AI 系統的信任。
- 更廣泛的 AI 採用： 透過解決安全性和治理問題來鼓勵更廣泛地採用 AI。
- 更有效的 AI 應用： 開發更有效的 AI 應用，這些應用專為滿足特定的業務需求而量身定制。
MCP 伺服器是朝著充分實現 AI 潛力邁出的關鍵一步，使組織能夠安全且負責任地利用這項技術。
深入研究元資料湖
MCP 伺服器情境感知的基礎是元資料湖。元資料湖是元資料的集中儲存庫，元資料是關於資料的資料。此元資料包括資料位置、敏感性、存取控制和使用模式等資訊。Bedrock Security 的元資料湖旨在提供組織資料資產的全面且最新的視圖。
元資料湖的關鍵組成部分
- 資料探索： 使組織能夠輕鬆探索和定位分散式環境中的資料資產。
- 資料分類： 提供用於根據敏感性和其他標準對資料進行分類的工具。
- 存取控制： 管理存取控制以確保只有授權使用者才能存取敏感資料。
- 資料血統： 追蹤資料從其來源到其目的地的流動，從而提供對資料轉換和依賴關係的寶貴見解。
- 使用監控： 監控資料使用模式以識別潛在的安全漏洞和合規性差距。
全面元資料湖的優點
- 改善的資料治理： 使組織能夠建立和執行資料治理政策。
- 增強的資料安全性： 提供資料安全風險和漏洞的集中視圖。
- 簡化的合規性： 簡化對資料隱私法規的合規性。
- 更快的資料探索： 加速資料探索和分析。
- 更好的資料驅動決策： 透過提供資料資產的全面視圖來支持明智的決策。
AI 驅動的自動化的作用
AI 驅動的自動化在提高 MCP 伺服器和元資料湖的有效性方面發揮著至關重要的作用。透過利用 AI，Bedrock Security 能夠自動化關鍵的資料治理和安全流程，從而減少人工工作量並提高準確性。
AI 驅動的自動化範例
- 自動資料分類： AI 演算法可以根據資料的內容和情境自動對資料進行分類。
- 異常檢測： AI 可以檢測資料使用模式中的異常情況，從而提醒安全團隊注意潛在威脅。
- 政策執行： AI 可以自動執行資料治理政策，確保符合法規要求。
- 威脅情報： AI 可以利用威脅情報摘要來識別和緩解潛在的安全風險。
AI 驅動的自動化的優點
- 減少人工工作量： 自動執行重複性任務，從而釋放資源以進行更具策略性的計劃。
- 提高準確性： 降低人為錯誤的風險。
- 更快的回應時間： 能夠更快地回應安全事件。
- 增強的可擴展性： 使組織能夠更輕鬆地擴展其資料治理和安全運作。
MCP 伺服器的實際應用
MCP 伺服器在各個產業中都有廣泛的實際應用。一些範例包括：
- 金融服務： 確保符合資料隱私法規，例如 GDPR 和 CCPA。
- 醫療保健： 保護敏感的患者資料並遵守 HIPAA 法規。
- 政府： 保護機密資訊並防止資料外洩。
- 零售： 保護客戶資料並防止詐欺。
- 製造業： 保護智慧財產並防止工業間諜活動。
具體用例
- 自動化風險評估： 自動化與資料相關的風險評估，識別潛在的漏洞和合規性差距。
- 動態存取控制： 實施根據使用者角色、資料敏感性和情境進行調整的動態存取控制策略。
- 資料遮罩和匿名化： 自動化敏感資料的遮罩和匿名化以保護隱私。
- 事件回應： 透過提供對資料存取和使用模式的即時可見性來加速事件回應。
克服 AI 實施中的挑戰
在企業中實施 AI 並非沒有挑戰。一些常見的挑戰包括：
- 資料品質： 確保 AI 系統使用的資料準確、完整且一致。
- 偏差： 減輕 AI 演算法中的偏差，以確保公平性並防止歧視。
- 可解釋性： 使 AI 決策更加透明且可解釋。
- 安全性： 保護 AI 系統免受網路攻擊和資料外洩。
- 治理： 建立明確的 AI 開發和部署治理政策。
MCP 伺服器如何解決這些挑戰
MCP 伺服器透過以下方式幫助解決這些挑戰：
- 為資料品質提供情境： 使 AI 系統能夠根據情境評估資料品質。
- 減輕偏差： 提供對資料偏差的深入了解，並使組織能夠採取糾正措施。
- 提高可解釋性： 透過提供有關所用資料的情境，使 AI 決策更具可解釋性。
- 增強安全性： 透過提供對資料的安全閘道來保護 AI 系統免受網路攻擊和資料外洩。
- 支持治理： 使組織能夠建立明確的 AI 治理政策。
資料安全和 AI 的未來
Bedrock Security 的 MCP 伺服器代表著在資料安全和 AI 發展方面向前邁出的重要一步。隨著 AI 繼續改變各個產業，對安全、情境感知的 AI 系統的需求只會增加。MCP 伺服器為建構這些系統提供了基礎，使組織能夠安全且負責任地利用 AI 的力量。
塑造未來的關鍵趨勢
- AI 採用率增加： AI 將在所有產業中變得越來越普遍。
- 資料量不斷增長： 資料量將繼續呈指數級增長。
- 不斷變化的威脅形勢： 網路威脅將變得更加複雜和持久。
- 更嚴格的資料隱私法規： 資料隱私法規將變得更加嚴格。
- 強調負責任的 AI： 將更加強調以負責任的方式開發和部署 AI。
Bedrock Security 的願景
Bedrock Security 的願景是使組織能夠在保持最高等級的安全性和治理的同時，利用資料和 AI 的力量。MCP 伺服器是此願景的關鍵組成部分，為建立一個 AI 既強大又值得信賴的未來奠定了基礎。