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コース概要
セキュリティ重視のエージェント運用への導入
- AIエージェントのセキュリティ確保におけるエンタープライズ課題
- AgentCoreのセキュリティファースト設計原則
- アイデンティティ、オブザーバビリティ、コンプライアンスモジュールの概要
アイデンティティおよびアクセス管理
- エージェント向けのロールベースのアクセス制御
- エンタープライズIAMシステムとのフェデレーテッドアイデンティティ
- ハンズオンラボ:セキュアなアイデンティティとパーミッションの設定
セッション管理とセキュリティコントロール
- セッションレベルの状態管理
- 無断の永続化およびリークの防止
- ハンズオンラボ:セキュアなセッションポリシーの強制
AIエージェントのオブザーバビリティ
- 構造化ログとトレーサビリティ
- エージェントアクティビティ監視のためのメトリクス
- ハンズオンラボ:AgentCoreをオブザーバビリティダッシュボードに統合
コンプライアンスと監査可能性
- AIエージェント向けの主要なコンプライアンスフレームワーク
- 監査ログとトレースの保存
- ハンズオンラボ:コンプライアンス対応可能な監査証跡の生成
インシデント対応とリスク緩和
- セキュリティインシデントの検出と対応
- 自動アラートとエスカレーションワークフロー
- ハンズオンラボ:コンプライアンス違反シナリオのシミュレーション
ベストプラクティスとエンタープライズパターン
- 規制対象環境における安全なロールアウト戦略
- エージェント運用のためのガバナンスモデル設計
- AIエージェントコンプライアンスの将来動向
まとめと次のステップ
要求
- エンタープライズセキュリティモデルに関する上級レベルの理解
- コンプライアンスフレームワーク(例:GDPR、HIPAA、SOC 2)の経験
- オブザーバビリティプラットフォームおよびAWSサービスの習熟
対象者
- セキュリティアーキテクト
- コンプライアンス担当役員
- オブザーバビリティエンジニア
14 時間