AWS에서 AI 워크로드 모니터링 및 감사

소개

AWS의 최신 AI 워크로드는 세 가지 독립적인 파이프라인을 통해 텔레메트리를 생성합니다 — CloudTrail(누가 무엇을 호출했는지), Bedrock Model Invocation Logging(모델이 무엇을 응답했는지), ADOT SDK로 수집되는 Agent Telemetry(에이전트가 어떻게 수행했는지). 각 파이프라인은 필수적입니다. CloudTrail만으로는 IAM 역할이 InvokeModel을 호출했다는 사실은 알 수 있지만, 해당 역할이 모델에 무엇을 요청했는지나 에이전트가 어떻게 응답했는지는 알 수 없습니다. Model Invocation Logging은 콘텐츠를 캡처하지만 에이전트 오케스트레이션은 캡처하지 않습니다. ADOT는 오케스트레이션을 캡처하지만 추론 파라미터나 IAM 자격 증명은 캡처하지 않습니다. 보안 및 운영 조사에서는 거의 항상 최소 두 개의 파이프라인을 상관 분석해야 합니다.

이 가이드는 다음을 통해 AI 워크로드에 대한 완전한 모니터링 및 감사 체계를 구축하는 방법을 보여줍니다:

1. 세 가지 텔레메트리 파이프라인 모두 활성화 — 이 가이드에서 간략한 설정과 함께 상세 내용에 대한 심층 링크를 제공합니다.
2. CloudTrail 기반 탐지 규칙 구축 — Bedrock 및 AgentCore 데이터 이벤트를 포함하는 보안 및 감사 영역에 대한 메트릭 필터, 알람, Contributor Insights 규칙을 구축합니다.
3. 크로스 파이프라인 상관관계 쿼리 실행 — CloudTrail과 Bedrock Model Invocation Logging 및 ADOT 스팬을 조인하여 단일 파이프라인만으로는 답할 수 없는 질문에 대응합니다.

Generative AI Security Scoping Matrix와 Agentic AI Security Scoping Matrix는 AI 애플리케이션 구축 시 조직이 대응해야 할 보안 차원을 정의합니다. 여기에는 감사 및 로깅, 자격 증명 컨텍스트, 에이전시 경계, 데이터 보호가 포함됩니다. 이 가이드는 CloudTrail, CloudWatch, 크로스 파이프라인 상관 분석을 활용하여 이러한 차원에 대한 구체적인 구현을 제공합니다. 아래 탭은 각 매트릭스 차원을 이를 구현하는 가이드 섹션에 매핑합니다.

Agentic AI

차원	가이드 섹션
Identity — 사용자, 서비스, 에이전트 자격 증명 관리	AgentCore Identity & Credentials (Group 2), Query 4, Query 12, Query 14, Metric Filter 7, Metric Filter 18
Data — 영구 메모리 및 상태 보안	AgentCore Memory & Evaluation (Group 4), Query 16, Metric Filter 19
Audit & Logging — 액션 레벨 에이전트 활동 추적	Three Telemetry Pipelines, Security Analytics, Cross-Pipeline Correlation, Metric Filters, Contributor Insights
Guardrails — 행동 모니터링, 샌드박싱, 격리	AgentCore Built-in Tools (Group 1), Query 8, Query 21, Query 26, Query 27, Metric Filter 4, Metric Filter 17, Metric Filter 24, Metric Filter 25
Scope — 운영 경계 및 제약 조건 평가	Network Activity Events, Query 4, Query 9, Query 26, Metric Filter 9, Metric Filter 10, Metric Filter 24
Orchestration — 에이전트-시스템 간 상호 작용 및 흐름 제어	AgentCore Runtime & Gateway (Group 3), Query 15, Query 17, Query 19, Query 23, Query 24, Metric Filter 21, Metric Filter 22

Generative AI

차원	가이드 섹션
Governance & Compliance — 데이터 주권, 감사	Model Invocation Logging, Query 18, Query 25, Metric Filter 5, Metric Filter 23
Risk Management — 위협 모델링, 가드레일	Bedrock Guardrail monitoring, Query 8, Query 21, Query 27, Metric Filter 4, Metric Filter 25
Controls — 자격 증명, 접근 관리, 최소 권한	Management Events, Query 1, Query 2, Query 4, Metric Filter 1, Metric Filter 7

공동 책임 모델

AWS는 CloudTrail, CloudWatch, Bedrock 서비스를 실행하는 클라우드 인프라의 보안을 책임집니다. 고객은 이벤트 셀렉터 구성, 탐지 규칙 생성, 알람 임계값 설정, 보안 이벤트 대응을 포함한 클라우드 내 보안을 책임집니다. 이 가이드는 AI 워크로드에 대한 고객 구성 및 모니터링 책임에 중점을 둡니다. 자세한 내용은 AWS Shared Responsibility Model을 참조하세요.

세 가지 복합 도전과제

Volume — AI 모델 호출은 높은 이벤트 볼륨을 생성할 수 있습니다. 정밀한 이벤트 셀렉터와 집계 없이는 높은 볼륨에서 관심 이벤트를 분리하기 어렵고, 모든 것을 캡처하는 비용이 과도합니다.

Speed — 에이전트가 시작하는 활동 시퀀스는 수초 내에 여러 API 호출, 도구 호출, 모델 상호 작용을 포함할 수 있습니다. 근실시간 탐지 규칙은 운영 이상 징후를 발생 시점에 가깝게 표면화하여 더 빠른 분류와 짧은 평균 조사 시간을 지원합니다.

Complexity: - AI 워크로드 활동은 여러 AWS 서비스에 걸쳐 있습니다. 단일 로그 소스로는 완전한 가시성을 제공할 수 없습니다. 파이프라인 간 상관 분석이 실제 조사가 이루어지는 지점입니다.

이 가이드에서 다루는 내용

• 세 가지 텔레메트리 파이프라인과 각각이 고유하게 캡처하는 내용
• 세 가지 모두의 활성화 (CloudTrail 심층 설명; 나머지 두 가지는 간략한 단계 + 심층 링크)
• CloudTrail 전용 탐지: Bedrock 및 AgentCore 데이터 이벤트에 대한 메트릭 필터, 알람, Contributor Insights
• AgentCore 데이터 이벤트: 게이트웨이 트래픽, 내장 도구 사용, 자격 증명 접근, 메모리 작업, 런타임 활동
• 조사를 위한 크로스 파이프라인 상관관계 쿼리
• 세 가지 데이터 소스를 결합하는 통합 대시보드

GenAI 텔레메트리 환경: 세 가지 상호 보완적 파이프라인

CloudTrail은 AWS에서 AI 워크로드에 대한 완전한 Observability를 제공하는 세 가지 텔레메트리 파이프라인 중 하나입니다. 각각은 서로 다른 데이터를 캡처하고, 서로 다른 목적을 제공하며, 서로 다르게 활성화됩니다. 보안 조사에서는 거의 항상 최소 두 개의 상관 분석이 필요합니다.

파이프라인	캡처 대상	로그 그룹	주요 용도
CloudTrail	누가 무엇을 했는지 — 모든 API 호출, 호출자 ARN, 소스 IP, 오류 코드, 접근 거부, 컨트롤 플레인 변경	YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP	보안 감사, 접근 조사, 구성 변경 추적
Bedrock Model Invocation Logging	모델이 무엇을 말했는지 — 전체 프롬프트, 전체 응답, 추론 파라미터(temperature, max_tokens), 호출자 IAM 자격 증명, 토큰 수	bedrock-model-invocation-logging	콘텐츠 감사, 컴플라이언스, 프롬프트 품질 디버깅, 비용 귀속
Agent Telemetry (AWS Distro for OpenTelemetry — ADOT로 수집)	에이전트가 어떻게 수행했는지 — 모델 호출 지연 시간, 도구 실행, 분산 트레이스 상관관계, 세션 추적	aws/spans, /aws/bedrock-agentcore/runtimes/<agent>	운영 모니터링, 성능 디버깅, 에이전트 워크플로 Observability

각 파이프라인이 단독으로 답할 수 있는 질문

CloudTrail만으로 알 수 있는 것:

• 어떤 IAM 자격 증명이 InvokeModel을 호출했는가?
• 소스 IP, 유저 에이전트, 리전은 무엇이었는가?
• 호출이 거부되었는가 (AccessDenied, UnauthorizedOperation)?
• 누군가 가드레일을 수정하거나, 로깅을 중지하거나, IAM 권한을 에스컬레이션했는가?
• 어떤 VPC 엔드포인트가 호출을 차단했는가?

Model Invocation Logging만으로 알 수 있는 것:

• 모델에 어떤 프롬프트가 전송되었는가?
• 모델이 무엇을 반환했는가?
• 어떤 temperature와 max_tokens가 사용되었는가?
• 호출이 얼마나 많은 입력 및 출력 토큰을 소비했는가?
• 응답이 잘렸는가 (stop_reason = max_tokens)?

Agent Telemetry (ADOT SDK)만으로 알 수 있는 것:

• 모델 호출에 얼마나 걸렸는가 (클라이언트 측 지연 시간)?
• 에이전트가 어떤 도구를 어떤 순서로 호출했는가?
• 도구가 실패했는가, 그리고 어떤 컴포넌트가 오류를 일으켰는가?
• 에이전트 세션이 여러 모델 호출에 걸쳐 어떻게 연결되어 있는가?

상관 분석으로 해결할 수 있는 영역

상관 분석만으로 답할 수 있는 질문

조사 질문	조인할 파이프라인	조인 키
누가 모델에 이 질문을 했고, 모델이 무엇을 말했는가?	CloudTrail (호출자) + Model Invocation Logging (프롬프트/응답)	requestId
에이전트가 모델 문제, 도구 문제, 권한 문제 중 어떤 것 때문에 실패했는가?	ADOT 스팬 (컴포넌트 지연/오류) + CloudTrail (AccessDenied 이벤트)	session + time
안전하지 않은 모델 응답 직전에 가드레일이 약화되었는가?	CloudTrail (UpdateGuardrail 이벤트) + Model Invocation Logging (응답 콘텐츠)	timestamp
에이전트 역할이 최소 권한을 위반하는 Bedrock 호출을 하고 있는가?	CloudTrail (assumed role의 크로스 서비스 AccessDenied) + ADOT (에이전트 세션 ID)	session + time
어떤 외부 호출자가 Gateway를 통해 이 에이전트를 트리거했으며, 에이전트가 어떤 자격 증명을 사용했는가?	CloudTrail Gateway 데이터 이벤트 (JWT subject, 소스 IP) + CloudTrail 자격 증명 데이터 이벤트 (TokenVault/OAuth2 접근)	time + agent runtime ARN
에이전트가 의도된 범위 밖에서 코드를 실행하거나 웹사이트를 탐색하고 있는가?	CloudTrail AgentCore 도구 데이터 이벤트 (CodeInterpreter/Browser) + ADOT 스팬 (에이전트 세션 컨텍스트)	session + time

크로스 파이프라인 상관관계 쿼리 섹션에서 이러한 시나리오에 대한 실제 JOIN 쿼리를 제공합니다. :::

구현 개요

세 가지 파이프라인을 모두 활성화한 후 탐지와 상관 분석을 단계적으로 추가하는 점진적 롤아웃 방식입니다.

1단계: Observability 파이프라인 활성화

두 가지 Observability 파이프라인(Bedrock Model Invocation Logging과 ADOT SDK로 수집되는 Agent Telemetry)부터 시작합니다. 활성화가 빠르며 크로스 파이프라인 상관관계 쿼리를 가능하게 합니다. CloudTrail 설정은 2단계에서 다룹니다.

Pipeline A: Bedrock Model Invocation Logging

모든 Bedrock 모델 호출에 대해 전체 프롬프트, 응답, 추론 파라미터, 호출자 IAM 자격 증명을 캡처합니다. 수동 옵트인만 가능합니다. (Generative AI Security Scoping Matrix의 Governance & Compliance 차원을 구현하여 데이터 주권 요구사항과 컴플라이언스 감사 워크플로를 지원하기 위해 모델 상호 작용을 캡처합니다.)

1. Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다
2. Settings → Model invocation logging을 선택합니다
3. 로깅을 활성화하고 CloudWatch Logs(및/또는 S3)를 대상으로 선택합니다
4. 로그 그룹 이름(기본값: bedrock-model-invocation-logging)과 서비스 역할을 구성합니다

상세 구성, PII 마스킹, 대시보드 설정에 대해서는 GenAI Observability on AWS를 참조하세요.

Pipeline B: Agent Telemetry (ADOT SDK로 수집)

에이전트 오케스트레이션, 분산 트레이스, 도구 실행을 캡처합니다.

• AgentCore: ADOT SDK가 기본적으로 런타임에 포함되어 있고 텔레메트리가 자동으로 aws/spans 및 /aws/bedrock-agentcore/runtimes/<agent>로 전송되므로 별도의 조치가 필요하지 않습니다
• EKS/ECS/자체 호스팅: ADOT 자동 계측 에이전트를 워크로드에 연결합니다. 코드 변경이 필요하지 않습니다

전체 Application Signals 경험을 활용하려면 CloudWatch Transaction Search를 활성화하세요.

상세 활성화 단계는 GenAI Observability on AWS — Enabling Observability for Agentic Workloads와 AgentCore Observability Quickstart를 참조하세요.

2단계: CloudTrail 활성화 — Bedrock부터 시작하여 범위 확장, CloudWatch로 수집

AI 워크로드의 전체 감사 범위를 캡처하도록 CloudTrail을 구성합니다. 가장 높은 가치의 리소스(Bedrock)부터 시작하여 외부로 확장합니다. 파이프라인 A 및 B와 조인할 수 있도록 모든 것을 CloudWatch Logs로 전달합니다.

Step 1: Bedrock 및 AgentCore 데이터 이벤트와 관리 이벤트

Advanced event selectors를 사용하여 트레일에서 Bedrock 데이터 이벤트를 활성화합니다. 이러한 작업은 기본적으로 로깅되지 않습니다. Amazon Bedrock 데이터 이벤트를 참조하세요.

활성화할 Bedrock 리소스 유형

카테고리	리소스 유형
Agent & Orchestration	AWS::Bedrock::AgentAlias, AWS::Bedrock::InlineAgent, AWS::Bedrock::FlowAlias, AWS::Bedrock::FlowExecution, AWS::Bedrock::Session
Model Invocation	AWS::Bedrock::Model, AWS::Bedrock::AsyncInvoke, AWS::Bedrock::PromptVersion, AWS::Bedrock::AdvancedOptimizePromptJob
Safety & Guardrails	AWS::Bedrock::Guardrail, AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy, AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion
Knowledge & RAG	AWS::Bedrock::KnowledgeBase, AWS::Bedrock::Tool
Data Automation	AWS::Bedrock::DataAutomationProject, AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation, AWS::Bedrock::DataAutomationProfile, AWS::Bedrock::Blueprint

Advanced event selectors를 사용하여 AgentCore 데이터 이벤트를 활성화합니다. Amazon Bedrock AgentCore 데이터 이벤트를 참조하세요.

활성화할 AgentCore 리소스 유형

카테고리	리소스 유형
Runtime & Gateway	AWS::BedrockAgentCore::Gateway, AWS::BedrockAgentCore::Runtime, AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint
Built-in Tools	AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter, AWS::BedrockAgentCore::Browser
Identity & Credentials	AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentity, AWS::BedrockAgentCore::TokenVault, AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider, AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider
Memory & Evaluation	AWS::BedrockAgentCore::Memory, AWS::BedrockAgentCore::Evaluator

여기에 추가로 제공되는 AgentCore 리소스 유형도 포함합니다.

모든 리전에서 관리 이벤트(Read 및 Write)가 활성화되어 있는지 확인합니다 — 이는 InvokeModel 및 Converse를 관리 이벤트로 자동 캡처하며, CreateGateway, CreateGatewayTarget 등과 같은 AgentCore 관리 이벤트도 캡처합니다. CloudTrail 관리 이벤트를 참조하세요.

이상 탐지를 위해 CloudTrail Insights(ApiCallRateInsight 및 ApiErrorRateInsight)를 활성화합니다. CloudTrail Insights 이벤트를 참조하세요.

Step 2: S3, Lambda, 네트워크 활동으로 확장

• 학습 데이터, 모델 아티팩트, CI/CD 파이프라인 버킷에 대해 Amazon S3 데이터 이벤트(쓰기 전용)를 활성화합니다. Amazon S3 및 Lambda 데이터 이벤트를 참조하세요.
• 프로덕션 AI 파이프라인 함수에 대해 Lambda 데이터 이벤트를 활성화하고, 개발/테스트는 제외합니다. Amazon S3 및 Lambda 데이터 이벤트를 참조하세요.
• Bedrock, S3, Lambda VPC 엔드포인트에 대해 네트워크 활동 이벤트를 활성화하고, VpceAccessDenied를 대상으로 합니다. CloudTrail 네트워크 활동 이벤트를 참조하세요.

Step 3: CloudWatch Logs로 전달

• CloudTrail 트레일이 CloudWatch Logs 로그 그룹으로 전달하도록 구성합니다.

3단계: CloudTrail 기반 탐지 규칙 구축

• CloudTrail 이벤트에 대한 메트릭 필터를 생성합니다 (비인가 Bedrock 접근, 가드레일 변경, 로깅 중단). 메트릭 필터를 참조하세요.
• 각 메트릭 필터에 SNS 알림 대상을 포함한 CloudWatch 알람을 생성합니다. CloudWatch 알람을 참조하세요.
• 상위 IAM 자격 증명 및 소스 IP를 식별하기 위한 Contributor Insights 규칙을 생성합니다. Contributor Insights 규칙을 참조하세요.

4단계: 크로스 파이프라인 상관관계 쿼리 구축

• 표준 CloudTrail 탐지를 위한 CloudWatch Logs Insights 쿼리를 개발합니다. 보안 분석을 참조하세요.
• CloudTrail과 Bedrock Model Invocation Logging 및 ADOT 스팬을 결합하는 크로스 파이프라인 JOIN 쿼리를 구축합니다. 크로스 파이프라인 상관관계 쿼리를 참조하세요.
• 보안 및 운영 분석가의 반복 사용을 위해 검증된 쿼리를 저장합니다.

5단계: 이벤트 집계로 최적화

• CloudTrail 이벤트 집계(API_ACTIVITY, RESOURCE_ACCESS, USER_ACTIONS 템플릿)를 활성화하여 원시 데이터 이벤트와 함께 5분 요약을 제공합니다. CloudTrail 데이터 이벤트 집계를 참조하세요.
• CloudWatch 구독 필터를 사용하여 관리 이벤트와 집계된 이벤트만 다운스트림 SIEM으로 전달하여 수집 볼륨을 줄입니다.

6단계: 통합 대시보드 구성

• CloudTrail 알람, Contributor Insights 위젯, Model Invocation Log 비용 위젯, ADOT 성능 위젯, 상관관계 쿼리 결과를 단일 화면으로 결합하는 CloudWatch 대시보드를 구축합니다. 통합 감사 및 모니터링 대시보드를 참조하세요.

Amazon Bedrock 데이터 이벤트

기본적으로 CloudTrail은 계정에 대한 관리 이벤트를 로깅하며, 이미 InvokeModel, Converse, ConverseStream과 같은 일반적인 Bedrock 런타임 호출을 캡처합니다. 에이전트 호출, 지식 기반 검색, 플로우 실행, 가드레일 적용, 양방향 스트리밍, 비동기 호출, 프롬프트 렌더링 등 많은 핵심 AI 워크로드 작업은 데이터 이벤트로 로깅됩니다. 이러한 작업에는 트레일에 advanced event selectors가 필요합니다. 데이터 이벤트는 보안 팀에게 모델 호출에 대한 가시성을 제공합니다. 적용할 구체적인 셀렉터는 아래의 Bedrock Advanced Event Selectors를 참조하세요.

모니터링할 핵심 API

아래 표는 어떤 Bedrock API가 자동으로 캡처되고, 어떤 것이 트레일에 advanced event selector 구성을 필요로 하는지를 보여줍니다.

관리 이벤트 (기본 캡처)

API	이벤트 이름	중요한 이유
InvokeModel	InvokeModel	어떤 IAM 자격 증명이 파운데이션 모델을 호출하고 있는지와 시점을 추적합니다.
Streaming Invocation	InvokeModelWithResponseStream	장문 생성 작업에 대한 스트리밍 모델 상호 작용을 캡처합니다.
Conversational AI	Converse / ConverseStream	파운데이션 모델에 대한 다중 턴 대화형 AI 활동을 기록합니다.
Async Invocation Listing	ListAsyncInvokes	비동기 호출 작업의 목록 조회를 모니터링합니다.

데이터 이벤트 (advanced event selectors 필요)

팁

데이터 이벤트는 advanced event selectors 구성이 필요합니다.

API	이벤트 이름	리소스 유형	중요한 이유
Bidirectional Streaming	InvokeModelWithBidirectionalStream	AWS::Bedrock::Model	양방향 스트리밍 모델 상호 작용을 캡처합니다.
Async Invocations	GetAsyncInvoke / StartAsyncInvoke	AWS::Bedrock::Model, AWS::Bedrock::AsyncInvoke	비동기 모델 호출 작업을 모니터링합니다. 두 리소스 유형 모두에 대한 셀렉터가 필요합니다.
Agent Invocation	InvokeAgent	AWS::Bedrock::AgentAlias	배포된 Bedrock 에이전트 별칭의 호출을 추적합니다.
Inline Agent	InvokeInlineAgent	AWS::Bedrock::InlineAgent	인라인 에이전트 호출을 캡처합니다.
RAG Activity	Retrieve / RetrieveAndGenerate	AWS::Bedrock::KnowledgeBase	Bedrock Knowledge Bases에 대한 검색 증강 생성(RAG) 호출을 모니터링합니다.
Flow Invocation	InvokeFlow	AWS::Bedrock::FlowAlias	Bedrock Prompt Flows의 호출을 추적합니다.
Guardrail Application	ApplyGuardrail	AWS::Bedrock::Guardrail	가드레일 적용 작업을 캡처합니다.
Prompt Rendering	RenderPrompt	AWS::Bedrock::PromptVersion	Prompt management를 사용하여 생성된 프롬프트에 대한 렌더링 작업을 캡처합니다.
Session Activity	Session API operations	AWS::Bedrock::Session	다중 턴 Bedrock 대화에 대한 세션 수준 API 활동을 캡처합니다.
Flow Execution	Flow execution API operations	AWS::Bedrock::FlowExecution	프롬프트 플로우 실행을 모니터링하기 위한 Bedrock 플로우 실행 활동을 캡처합니다.
Automated Reasoning	Automated reasoning policy API operations	AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy	검증 가능한 AI 출력에 사용되는 자동화된 추론 정책에 대한 활동을 캡처합니다.
Automated Reasoning Version	Automated reasoning policy version API operations	AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion	자동화된 추론 정책의 특정 버전에 대한 활동을 캡처합니다.
Data Automation Project	Data automation project API operations	AWS::Bedrock::DataAutomationProject	문서 및 미디어 처리를 위한 Bedrock 데이터 자동화 프로젝트 활동을 캡처합니다.
Data Automation Invocation	Data automation invocation API operations	AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation	Bedrock 데이터 자동화 호출 활동을 캡처합니다.
Data Automation Profile	Data automation profile API operations	AWS::Bedrock::DataAutomationProfile	Bedrock 데이터 자동화 프로필 활동을 캡처합니다.
Blueprint	Blueprint API operations	AWS::Bedrock::Blueprint	데이터 자동화 구성을 위한 Bedrock 블루프린트 활동을 캡처합니다.
Advanced Prompt Optimization	Advanced optimize prompt job API operations	AWS::Bedrock::AdvancedOptimizePromptJob	고급 프롬프트 최적화 작업 활동을 캡처합니다.
Tool Activity	Tool API operations	AWS::Bedrock::Tool	도구 사용 작업을 위한 Bedrock 도구 API 활동을 캡처합니다.

중요

InvokeModel, Converse, ConverseStream은 관리 이벤트로 로깅되므로 관리 이벤트 로깅이 활성화된 모든 트레일에서 기본적으로 캡처됩니다. 그러나 에이전트 호출, 지식 기반 검색, 플로우 호출, 가드레일 적용, 프롬프트 렌더링, 비동기 호출, 양방향 스트리밍, 세션 활동, 플로우 실행, 자동화된 추론, 데이터 자동화, 블루프린트 작업, 고급 프롬프트 최적화, 도구 작업은 해당하는 Bedrock 리소스 유형에 대한 advanced event selectors를 트레일에 구성할 때만 로깅됩니다. 구성 방법은 Bedrock Advanced Event Selectors를 참조하고, 지원되는 리소스 유형의 전체 목록은 Amazon Bedrock CloudTrail 문서를 참조하세요.

Advanced Event Selectors for Bedrock

다음 advanced event selectors를 사용하여 CloudTrail 트레일에서 Bedrock 데이터 이벤트를 캡처합니다. 각 Bedrock 리소스 유형에는 자체 셀렉터가 필요하며, 각 셀렉터는 resources.ARN 접두사를 사용하여 특정 리소스로 로깅 범위를 지정해야 합니다. 이는 리소스 유형당 하나씩 18개의 별도 셀렉터를 구성합니다. 대부분은 계정으로 범위가 지정된 resources.ARN 접두사와 함께 eventCategory = Data로 필터링합니다. Model 및 AsyncInvoke 셀렉터는 파운데이션 모델 ARN이 AWS 소유이고 계정 ID를 포함하지 않으므로 eventName 필터링을 대신 사용합니다.

경고

아래 셀렉터는 예시입니다. 플레이스홀더를 교체하지 않고 적용하면 이벤트가 캡처되지 않습니다.

Bedrock 플레이스홀더 참조

플레이스홀더	교체 대상	확인 위치
ACCOUNT_ID	12자리 AWS 계정 ID	AWS 콘솔 우측 상단 메뉴
REGION	AWS 리전 (예: us-east-1)	콘솔의 리전 선택기
AGENT_ID / ALIAS_ID	에이전트 및 별칭 ID	Bedrock 콘솔 → Agents
KB_ID	Knowledge Base ID	Bedrock 콘솔 → Knowledge bases
FLOW_ID	Flow ID	Bedrock 콘솔 → Prompt flows
GUARDRAIL_ID	Guardrail ID	Bedrock 콘솔 → Guardrails
PROMPT_ID	Prompt ID	Bedrock 콘솔 → Prompt management
POLICY_ID	Automated Reasoning Policy ID	Bedrock 콘솔 → Automated reasoning
PROJECT_ID	Data Automation Project ID	Bedrock 콘솔 → Data automation
TOOL_ID	Bedrock Tool ID	Bedrock 콘솔 → Tools
BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME	Bedrock 호출용 IAM 역할 이름	IAM 콘솔 → Roles
YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP	CloudTrail 트레일의 CloudWatch Logs 로그 그룹	CloudTrail 콘솔 → 트레일 → CloudWatch Logs

특정 유형의 모든 리소스를 로깅하려면 ARN 접두사에서 리소스 ID를 제거합니다 (예: agent-alias/AGENT_ID/ALIAS_ID → agent-alias/) — 이벤트 볼륨과 비용이 증가합니다. readOnly 또는 eventName 필터를 사용하는 경우 필요한 작업과 일치하는지 확인하세요.

18개 Bedrock advanced event selectors 전체 보기 (JSON)

bedrock-advanced-event-selectors.json

[
  {
    "Name": "Bedrock-AgentAlias-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AgentAlias"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:agent-alias/AGENT_ID/ALIAS_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-InlineAgent-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::InlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "eventName",
        "Equals": ["InvokeInlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "userIdentity.arn",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:sts::ACCOUNT_ID:assumed-role/BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-KnowledgeBase-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::KnowledgeBase"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:knowledge-base/KB_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-FlowAlias-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::FlowAlias"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:flow/FLOW_ID/alias/"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Guardrail-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::Guardrail"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:guardrail/GUARDRAIL_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Model-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::Model"]
      },
      {
        "Field": "eventName",
        "Equals": ["InvokeModelWithBidirectionalStream"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-AsyncInvoke-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AsyncInvoke"]
      },
      {
        "Field": "eventName",
        "Equals": ["GetAsyncInvoke", "StartAsyncInvoke"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Prompt-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::PromptVersion"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:prompt/PROMPT_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Session-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::Session"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:session/"
        ]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-FlowExecution-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::FlowExecution"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:flow/FLOW_ID/alias/"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-AutomatedReasoningPolicy-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:automated-reasoning-policy/POLICY_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-AutomatedReasoningPolicyVersion-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:automated-reasoning-policy/POLICY_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-DataAutomationProject-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationProject"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-project/PROJECT_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-DataAutomationInvocation-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-invocation/"
        ]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-DataAutomationProfile-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationProfile"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-profile/"
        ]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Blueprint-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::Blueprint"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:blueprint/"
        ]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-AdvancedOptimizePromptJob-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AdvancedOptimizePromptJob"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:advanced-optimize-prompt-job/"
        ]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Tool-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::Tool"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:tool/TOOL_ID"
        ]
      }
    ]
  }
]

Bedrock 데이터 이벤트 리소스 유형

CloudTrail은 다음 Bedrock 리소스 유형에 대한 데이터 이벤트를 지원하도록 설계되어 AI 파이프라인에 대한 완전한 가시성을 제공합니다:

Agent & Orchestration

리소스 유형	주요 API	설명
AWS::Bedrock::AgentAlias	InvokeAgent	배포된 Bedrock 에이전트 별칭의 호출을 추적
AWS::Bedrock::InlineAgent	InvokeInlineAgent	인라인 에이전트 호출을 캡처
AWS::Bedrock::FlowAlias	InvokeFlow	Bedrock Prompt Flow 호출을 추적
AWS::Bedrock::FlowExecution	Flow execution APIs	프롬프트 플로우 실행 모니터링을 위한 플로우 실행 활동을 캡처
AWS::Bedrock::Session	Session APIs	다중 턴 대화에 대한 세션 수준 API 활동을 캡처

Agent & Orchestration 리소스에 대한 셀렉터 참고사항

• FlowExecution — 플로우 실행 ARN이 플로우 별칭과 flow/ 접두사를 공유하므로 resources.ARN을 특정 플로우 ID로 좁힙니다 (예: flow/FLOW_ID/alias/).
• Session — 고빈도 읽기 작업의 볼륨을 줄이기 위해 readOnly = false를 사용하여 쓰기 작업(세션 생성 및 업데이트)에 집중합니다.

Model Invocation

리소스 유형	주요 API	설명
AWS::Bedrock::Model	InvokeModelWithBidirectionalStream	양방향 스트리밍 호출을 로깅
AWS::Bedrock::AsyncInvoke	GetAsyncInvoke, StartAsyncInvoke	비동기 호출 작업을 로깅
AWS::Bedrock::PromptVersion	RenderPrompt	프롬프트 렌더링 작업을 캡처
AWS::Bedrock::AdvancedOptimizePromptJob	Advanced optimize prompt APIs	고급 프롬프트 최적화 작업 활동을 캡처

Model Invocation 리소스에 대한 셀렉터 참고사항

• Model — 파운데이션 모델 ARN은 AWS 소유입니다 (예: arn:aws:bedrock:REGION::foundation-model/...) 계정 ID를 포함하지 않으므로 이 셀렉터는 resources.ARN 대신 eventName 필터링을 사용합니다.
• AsyncInvoke — 특정 비동기 작업으로 범위를 지정하기 위해 eventName 필터링을 사용합니다. 비동기 호출에는 AWS::Bedrock::Model과 AWS::Bedrock::AsyncInvoke 모두에 대한 셀렉터가 필요합니다.
• AdvancedOptimizePromptJob — 쓰기 작업(작업 시작)에 집중하기 위해 readOnly = false를 사용합니다.

Safety & Guardrails

리소스 유형	주요 API	설명
AWS::Bedrock::Guardrail	ApplyGuardrail	가드레일 적용 작업을 캡처
AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy	Automated reasoning APIs	검증 가능한 AI 출력을 위한 자동화된 추론 정책에 대한 활동을 캡처
AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion	Automated reasoning version APIs	자동화된 추론 정책의 특정 버전에 대한 활동을 캡처

Safety & Guardrails 리소스에 대한 셀렉터 참고사항

• AutomatedReasoningPolicy — 계정의 모든 정책을 캡처하지 않도록 특정 정책 ID로 좁힙니다.
• AutomatedReasoningPolicyVersion — 정책 셀렉터와 동일한 정책 ID 접두사를 사용합니다.

Knowledge & RAG

리소스 유형	주요 API	설명
AWS::Bedrock::KnowledgeBase	Retrieve, RetrieveAndGenerate	데이터 소스 검색 및 수집 활동을 모니터링
AWS::Bedrock::Tool	Tool APIs	도구 사용 작업을 위한 도구 API 활동을 캡처

Knowledge & RAG 리소스에 대한 셀렉터 참고사항

• Tool — 계정의 모든 도구 활동을 캡처하지 않도록 특정 도구 ID로 좁힙니다.

Data Automation

리소스 유형	주요 API	설명
AWS::Bedrock::DataAutomationProject	Data automation project APIs	문서 및 미디어 처리를 위한 프로젝트 활동을 캡처
AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation	Data automation invocation APIs	데이터 자동화 호출 활동을 캡처
AWS::Bedrock::DataAutomationProfile	Data automation profile APIs	데이터 자동화 프로필 활동을 캡처
AWS::Bedrock::Blueprint	Blueprint APIs	데이터 자동화 구성을 위한 블루프린트 활동을 캡처

Data Automation 리소스에 대한 셀렉터 참고사항

• DataAutomationProject — 특정 프로젝트 ID로 좁힙니다.
• DataAutomationInvocation, DataAutomationProfile, Blueprint — 모두 쓰기 작업에 집중하기 위해 readOnly = false를 사용합니다.

InlineAgent 비용 최적화

AWS::Bedrock::InlineAgent 셀렉터는 인라인 에이전트가 영구 리소스 ARN을 갖지 않기 때문에 resources.ARN 필터를 포함하지 않습니다. 볼륨과 비용을 줄이기 위해 이 셀렉터는 eventName 필터(InvokeInlineAgent로 범위 지정)와 userIdentity.arn 필터를 사용하여 특정 IAM 역할로 로깅 범위를 지정합니다. BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME을 실제 역할 이름으로 교체하세요. 인라인 에이전트를 사용하지 않는 경우 이 셀렉터를 완전히 제거하세요. 전체 셀렉터 JSON은 Inline Agent: Filter by IAM Identity를 참조하세요.

경고

모든 관련 리소스 유형에 대해 위의 advanced event selectors를 구성하는 것이 이 가이드에서 AI 워크로드 가시성을 활성화하기 위한 핵심 첫 단계입니다. Advanced event selectors를 지정하지 않고 데이터 이벤트를 활성화하지 마세요 — 필터링되지 않은 데이터 이벤트 로깅은 높은 볼륨과 비용을 발생시킬 수 있습니다. 최신 지원 리소스 유형은 CloudTrail의 Amazon Bedrock 데이터 이벤트를 참조하세요.

Amazon Bedrock AgentCore 데이터 이벤트

Amazon Bedrock AgentCore는 호스팅 런타임, 내장 도구(코드 인터프리터, 브라우저), 자격 증명 및 인증 관리, API 게이트웨이, 영구 메모리를 포함하여 AI 에이전트를 실행, 보호, 연결하기 위한 관리형 인프라를 제공합니다. 이러한 각 컴포넌트는 CloudTrail이 데이터 이벤트로 캡처할 수 있는 데이터 플레인 활동을 생성하여, 에이전트가 코드를 실행하고, 웹을 탐색하고, 서드파티 서비스에 인증하고, 게이트웨이를 통해 사용자와 상호 작용하는 방식에 대한 가시성을 제공합니다.

AgentCore 데이터 이벤트는 코드 실행, 도구 사용, 메모리 작업을 포함한 에이전트 동작에 대한 런타임 가시성을 제공합니다 — 어떤 도구를 호출하는지, 어떤 자격 증명을 가져오는지, 어떤 게이트웨이가 트래픽을 수신하는지, 또는 인식되지 않은 호출자가 에이전트 인프라에 접근하고 있는지 여부를 파악할 수 있습니다.

AgentCore 데이터 이벤트가 AI 보안에 중요한 이유

AgentCore 컴포넌트는 AI 에이전트의 운영 영역, 즉 에이전트가 실제 행동을 취하는 계층을 나타냅니다. Bedrock 데이터 이벤트(위에서 다룸)가 에이전트에게 요청된 내용(모델 호출, 지식 기반에서 검색)을 캡처하는 반면, AgentCore 데이터 이벤트는 에이전트가 실제로 수행하는 내용을 캡처합니다. Agentic AI Security Scoping Matrix는 에이전틱 시스템을 위한 6가지 핵심 보안 차원을 정의합니다 — 아래 항목은 각 AgentCore 기능을 해당하는 매트릭스 차원에 매핑합니다:

• 코드 실행 — CodeInterpreter를 통해 사용자 제공 코드를 실행하는 에이전트는 파일에 접근하고, 네트워크 호출을 하며, 부작용을 발생시킬 수 있습니다. 이러한 호출을 모니터링하면 의도하지 않은 코드 실행이나 의도된 범위 밖에서 작동하는 에이전트를 탐지할 수 있습니다. (Agentic Matrix: Guardrails — 샌드박싱 및 격리 메커니즘)
• 웹 브라우징 — Browser 도구를 사용하는 에이전트는 외부 웹사이트를 탐색하여 잠재적으로 민감한 URL에 접근하거나 데이터 전송이 의도된 경계 내에 있는지 확인합니다. 브라우저 활동을 로깅하면 에이전트가 방문하는 모든 페이지에 대한 감사 추적을 제공합니다. (Agentic Matrix: Guardrails — 행동 모니터링)
• 자격 증명 접근 — 에이전트는 TokenVault에 저장된 OAuth2 토큰, API 키, 워크로드 자격 증명 토큰을 사용하여 서드파티 API에 인증합니다. 예상치 못한 자격 증명 접근 패턴은 비정상적인 에이전트 활동이나 권한 에스컬레이션을 나타낼 수 있습니다. (Agentic Matrix: Identity — 자격 증명 위임 및 인증 정보 관리)
• 게이트웨이 트래픽 — AgentCore Gateway는 JWT 기반 인증을 사용하는 MCP 프로토콜을 통해 에이전트를 외부 호출자에게 노출합니다. Gateway 데이터 이벤트는 인증 실패를 포함한 모든 인바운드 요청을 캡처합니다 — AWS 환경 외부에서의 의도하지 않은 접근 시도를 탐지하는 데 핵심적입니다. (Agentic Matrix: Scope — 명확한 운영 경계)
• 에이전트 런타임 활동 — Runtime 및 RuntimeEndpoint 이벤트는 에이전트 수명 주기 작업, 세션 관리, 엔드포인트 호출을 추적합니다. 여기에서의 비정상적인 패턴은 정상 운영 시간 외에 에이전트가 시작, 중지 또는 접근되고 있음을 나타냅니다. (Agentic Matrix: Orchestration — 에이전트-시스템 상호 작용 관리)
• 메모리 작업 — 영구 메모리를 가진 에이전트는 세션 간에 대화 컨텍스트를 저장하고 검색합니다. 의도하지 않은 메모리 접근은 대화 기록의 검색이나 에이전트 컨텍스트의 수정을 허용할 수 있습니다. 메모리 작업을 모니터링하면 접근이 승인된 범위 내에 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. (Agentic Matrix: Data — 영구 메모리 및 상태 보안)
• 에이전트 평가 — Evaluator 이벤트는 에이전트 출력의 자동화된 품질 및 안전 평가를 추적합니다. 이를 모니터링하면 평가 파이프라인이 의도대로 구성되어 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. (Agentic Matrix: Audit & Logging — 액션 레벨 에이전트 활동 추적)

AgentCore 데이터 이벤트 리소스 유형

CloudTrail은 다음 AgentCore 리소스 유형에 대한 데이터 이벤트를 지원합니다:

내장 도구

리소스 유형	resources.type	보안 관련성
Code Interpreter	AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter	의도하지 않은 코드 실행, 샌드박스 경계 문제 탐지
Code Interpreter (Custom)	AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom	비인가 커스텀 코드 실행 탐지
Browser	AWS::BedrockAgentCore::Browser	에이전트 웹 탐색 감사, URL을 통한 의도하지 않은 데이터 전송 탐지
Browser (Custom)	AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom	커스텀 브라우저 도구 사용 감사

Identity & Credentials

리소스 유형	resources.type	보안 관련성
Workload Identity	AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentity	비인가 자격 증명 토큰 요청 탐지
Workload Identity Directory	AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentityDirectory	자격 증명 디렉토리 열거 또는 수정 모니터링
Token Vault	AWS::BedrockAgentCore::TokenVault	비인가 자격 증명 접근 또는 데이터 전송 탐지
OAuth2 Credential Provider	AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider	비인가 접근에 대한 OAuth2 토큰 검색 모니터링
API Key Credential Provider	AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider	이상 징후에 대한 API 키 검색 패턴 모니터링

Runtime & Gateway

리소스 유형	resources.type	보안 관련성
Runtime	AWS::BedrockAgentCore::Runtime	비인가 에이전트 시작, 중지, 구성 변경 탐지
Runtime Endpoint	AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint	에이전트 엔드포인트 접근 패턴 모니터링
Gateway	AWS::BedrockAgentCore::Gateway	비인가 외부 접근, 인증 실패 탐지

Memory & Evaluation

리소스 유형	resources.type	보안 관련성
Memory	AWS::BedrockAgentCore::Memory	비인가 메모리 읽기 또는 컨텍스트 수정 탐지
Evaluator	AWS::BedrockAgentCore::Evaluator	평가 파이프라인 무결성 모니터링

Advanced Event Selectors for AgentCore

다음 advanced event selectors를 사용하여 CloudTrail 트레일에서 AgentCore 데이터 이벤트를 캡처합니다. 이 셀렉터들은 보안 기능에 따라 네 그룹으로 구성됩니다: 내장 도구, 자격 증명 및 인증, 런타임 및 게이트웨이, 메모리 및 평가. 각 셀렉터는 resources.ARN 접두사를 사용하여 로깅 범위를 지정합니다. AWS 관리형 내장 도구(CodeInterpreter 및 Browser)의 경우 AWS 소유 ARN을 사용하므로 resources.ARN 필터가 생략됩니다 — resources.type 필터만으로 충분합니다.

경고

아래 셀렉터는 예시입니다. 플레이스홀더를 교체하지 않고 적용하면 이벤트가 캡처되지 않습니다. ACCOUNT_ID와 REGION을 실제 값으로 교체하세요 (위의 Bedrock 플레이스홀더 표 참조). AgentCore 전용 플레이스홀더는 아래에 나열되어 있습니다.

AgentCore 플레이스홀더 참조

플레이스홀더	교체 대상	확인 위치
GATEWAY_ID	AgentCore Gateway ID	AgentCore 콘솔 또는 ListGateways API
RUNTIME_ID	AgentCore Runtime ID	ListRuntimes API
DIRECTORY_ID	Workload Identity Directory ID	AgentCore 콘솔
PROVIDER_NAME	OAuth2 또는 APIKey credential provider 이름	AgentCore 콘솔
MEMORY_ID	AgentCore Memory ID	AgentCore 콘솔
EVALUATOR_ID	AgentCore Evaluator ID	AgentCore 콘솔
CUSTOM_TOOL_ID / CUSTOM_BROWSER_ID	커스텀 도구 또는 브라우저 구성 ID	AgentCore 콘솔

특정 유형의 모든 리소스를 로깅하려면 ARN 접두사에서 리소스 ID를 제거합니다 (예: gateway/GATEWAY_ID → gateway/) — 이벤트 볼륨과 비용이 증가합니다.

Group 1: 내장 도구

이 셀렉터들은 에이전트 도구 사용, 즉 에이전트가 실제 세계에서 수행하는 행동을 캡처합니다. Code interpreter 이벤트는 에이전트가 실행하는 코드를 보여주고, browser 이벤트는 에이전트가 방문하는 웹사이트를 보여줍니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 구현 — 에이전트 행동에 대한 샌드박싱, 격리 메커니즘, 행동 모니터링.)

중요

AWS 관리형 내장 도구(CodeInterpreter 및 Browser)는 계정 세그먼트가 aws로 설정된 AWS 소유 리소스 ARN을 사용합니다 (예: arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:aws:code-interpreter/), 계정 ID가 아닙니다. 커스텀 도구(CodeInterpreterCustom 및 BrowserCustom)는 계정 ID를 사용합니다. 아래 셀렉터는 이 차이를 반영합니다. 관리형 도구만 사용하는 경우 커스텀 도구 셀렉터를 생략할 수 있습니다.

AgentCore-BuiltInTools-DataEvents.json

[
  {
    "Name": "AgentCore-CodeInterpreter-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-CodeInterpreterCustom-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:code-interpreter-custom/CUSTOM_TOOL_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-Browser-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Browser"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-BrowserCustom-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:browser-custom/CUSTOM_BROWSER_ID"] }
    ]
  }
]

Group 2: Identity & Credentials

이 셀렉터들은 에이전트가 서드파티 서비스에 인증하고 자격 증명을 관리하는 방식을 캡처합니다. 예상치 못한 자격 증명 접근 패턴은 비인가 에이전트 접근을 나타낼 수 있습니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Identity 차원 구현 — 자격 증명 위임, 인증 정보 관리, Confused Deputy 문제 방지.)

AgentCore-IdentityCredentials-DataEvents.json

[
  {
    "Name": "AgentCore-WorkloadIdentity-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentity"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:workload-identity-directory/DIRECTORY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-WorkloadIdentityDirectory-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentityDirectory"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:workload-identity-directory/DIRECTORY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-TokenVault-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::TokenVault"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-APIKeyCredentialProvider-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default/apikeycredentialprovider/PROVIDER_NAME"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-OAuth2CredentialProvider-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default/oauth2credentialprovider/PROVIDER_NAME"] }
    ]
  }
]

Group 3: Runtime & Gateway

이 셀렉터들은 에이전트 수명 주기 및 외부 접근 패턴을 캡처합니다. Runtime 이벤트는 에이전트가 시작, 중지, 요청을 처리하는 시점을 보여줍니다. Gateway 이벤트는 JWT 인증 실패를 포함한 모든 인바운드 MCP 요청을 캡처합니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 구현 — 에이전트-시스템 상호 작용 관리, 실행 흐름 제어, Scope 차원 — 명확한 운영 경계.)

중요

AgentCore Gateway 데이터 이벤트는 SigV4 대신 JWT 기반 인증을 사용합니다. 이는 자격 증명 정보가 표준 userIdentity 필드가 아닌 additionalEventData.jwt.claims 필드에 캡처됨을 의미합니다. 오류 정보는 최상위 errorCode 및 errorMessage 필드가 아닌 responseElements에 나타납니다. Gateway 이벤트에 대한 쿼리 및 메트릭 필터는 이 차이를 고려해야 합니다. 예시는 Gateway 데이터 이벤트 쿼리를 참조하세요.

AgentCore-RuntimeGateway-DataEvents.json

[
  {
    "Name": "AgentCore-Runtime-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Runtime"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:runtime/RUNTIME_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-RuntimeEndpoint-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:runtime/RUNTIME_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-Gateway-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Gateway"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:gateway/GATEWAY_ID"] }
    ]
  }
]

Group 4: Memory & Evaluation

이 셀렉터들은 에이전트 메모리 작업 및 평가 활동을 캡처합니다. Memory 이벤트는 에이전트가 대화 컨텍스트를 저장하거나 검색할 때를 보여줍니다. Evaluator 이벤트는 자동화된 품질 평가를 추적합니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Data 차원 구현 — 메모리 무결성 검증을 포함한 영구 메모리 및 상태 보안.)

AgentCore-MemoryEvaluation-DataEvents.json

[
  {
    "Name": "AgentCore-Memory-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Memory"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:memory/MEMORY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "AgentCore-Evaluator-DataEvents",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Evaluator"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:evaluator/EVALUATOR_ID"] }
    ]
  }
]

AgentCore 데이터 이벤트 비용 최적화

AgentCore 데이터 이벤트는 특히 Gateway(모든 인바운드 MCP 요청) 및 Runtime(모든 에이전트 세션 작업)에 대해 상당한 볼륨을 생성할 수 있습니다.

권장 롤아웃 순서:

1. Group 2(자격 증명)와 Group 3(게이트웨이)부터 시작합니다 — 이들이 일반적으로 보안 우선순위가 가장 높습니다.
2. 기준 볼륨과 비용을 확인한 후 Group 1과 4로 확장합니다.

리소스 ID별 셀렉터 좁히기: 특정 resources.ARN 값을 사용하여 개별 리소스를 대상으로 합니다 — 예를 들어, 단일 게이트웨이에 대해 arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:gateway/PROD_GATEWAY_ID. 관리형 내장 도구(CodeInterpreter 및 Browser)의 경우 AWS 소유 ARN을 사용하므로 resources.ARN 필터가 생략됩니다 — resources.type 필터만으로 충분합니다.

CloudTrail Insights 이벤트

CloudTrail Insights는 계정의 운영 기준을 지속적으로 분석하여 비정상적인 API 활동을 식별하도록 설계되었습니다. 합법적인 사용 자체가 높은 호출 볼륨을 수반할 수 있는 AI 워크로드의 경우, Insights는 절대 호출 볼륨이 단독으로는 합리적으로 보이더라도 확립된 정상에서 벗어나는 비정상적인 급증을 탐지하는 방법을 제공합니다.

Insight 유형

Insight 유형	탐지 목적
ApiCallRateInsight	기준에서 벗어나는 API 호출 볼륨 급증을 탐지합니다.
ApiErrorRateInsight	비정상적인 오류율 패턴을 탐지합니다. AccessDenied 또는 ThrottlingException 오류의 갑작스러운 증가는 자격 증명에 대한 반복적인 접근 시도, 반복적인 의도하지 않은 접근 시도, 또는 자동화된 에이전트가 속도 제한에 도달하는 것을 나타낼 수 있습니다.

구성 가이드

CloudTrail 콘솔에서 트레일로 이동하고 Edit를 선택한 후 Insights 섹션에서 두 Insights 이벤트 유형을 모두 활성화하여 트레일에 Insights를 활성화합니다.

트레일의 경우 관리 이벤트와 데이터 이벤트 모두에 대해 Insights를 활성화할 수 있습니다. 이벤트 유형(관리 이벤트, 데이터 이벤트 또는 둘 다)을 선택한 후 Insights 유형(API 호출 비율, API 오류 비율 또는 둘 다)을 선택합니다. API 호출 비율 Insights를 활성화하려면 트레일이 Write 관리 또는 데이터 이벤트를 로깅해야 하며, API 오류 비율 Insights를 활성화하려면 Read 또는 Write 관리 또는 데이터 이벤트를 로깅해야 합니다.

CloudTrail Insights 이벤트는 표준 이벤트와 동일한 Amazon S3 버킷 및 CloudWatch Logs 로그 그룹에 Insights 접두사 아래로 전달됩니다. Insights 이벤트에 대해 메트릭 필터와 알람을 직접 생성하여 비정상적인 활동이 탐지될 때 자동화된 대응을 트리거할 수 있습니다. CloudTrail은 활성화 후 Insights 이벤트 전달을 시작하는 데 최대 36시간이 걸릴 수 있으며, 해당 기간 동안 비정상적인 활동이 탐지되어야 합니다.

CloudTrail 관리 이벤트

CloudTrail 관리 이벤트는 AWS 환경의 컨트롤 플레인 작업을 기록하도록 설계되었습니다: 리소스 생성 및 삭제, 구성 수정, 권한 변경. AI 워크로드 보안의 경우, 이러한 이벤트는 로깅 비활성화, 감사 추적 리디렉션, AI 서비스 가드레일 약화와 같은 예상치 못한 접근 패턴을 검토용으로 표면화합니다.

모든 리전에서 Read 및 Write 관리 이벤트가 로깅되는지 확인합니다. 기본 CloudTrail 트레일은 리전당 하나의 관리 이벤트 무료 사본을 제공하며, 추가 사본에는 요금이 부과됩니다. 자세한 내용은 CloudTrail 요금을 참조하세요.

AI 보안을 위한 핵심 관리 이벤트

Bedrock 구성

이벤트 이름	중요한 이유
UpdateAccountSettings	계정 수준 Bedrock 구성 변경을 탐지합니다.
PutModelInvocationLoggingConfiguration	Bedrock 호출 로깅 설정의 구성 변경을 탐지합니다.
DeleteModelInvocationLoggingConfiguration	Bedrock 로깅 구성의 완전한 제거를 탐지합니다.
CreateGuardrail / UpdateGuardrail / DeleteGuardrail	Bedrock 콘텐츠 필터링 및 안전 제어 변경을 탐지합니다.

Bedrock 호출

이벤트 이름	중요한 이유
InvokeModel / InvokeModelWithResponseStream	기본적으로 관리 이벤트로 로깅됨 — 어떤 IAM 자격 증명이 파운데이션 모델을 호출하는지 추적합니다.
Converse / ConverseStream	기본적으로 관리 이벤트로 로깅됨 — 다중 턴 대화형 AI 활동을 기록합니다.
ListAsyncInvokes	기본적으로 관리 이벤트로 로깅됨 — 비동기 호출 작업의 목록 조회를 모니터링합니다.

AgentCore

이벤트 이름	중요한 이유
CreateGateway / UpdateGateway / DeleteGateway	에이전트를 외부 호출자에게 노출하는 AgentCore Gateway의 생성, 수정, 삭제를 탐지합니다.
CreateGatewayTarget / UpdateGatewayTarget / DeleteGatewayTarget	게이트웨이 라우팅 대상 변경을 탐지합니다 — 의도하지 않은 엔드포인트로의 에이전트 트래픽 리디렉션.

감사 추적 & IAM

이벤트 이름	서비스	중요한 이유
DeleteTrail / StopLogging	CloudTrail	감사 추적을 완전히 비활성화하려는 시도를 탐지합니다.
PutBucketPolicy / DeleteBucketPolicy	S3	로그 대상 버킷에 대한 버킷 정책 변경을 탐지합니다.
AttachRolePolicy / DetachRolePolicy / PutRolePolicy	IAM	AI 워크로드 접근을 확장할 수 있는 IAM 권한 에스컬레이션을 탐지합니다.

노트

일반적인 의도하지 않은 접근 패턴은 추가 활동 수행 전에 트레일 비활성화나 외부 제어 버킷으로의 로그 리디렉션과 같은 로깅 구성 변경을 포함합니다. 감사 추적의 무결성을 보호하기 위해 StopLogging, DeleteTrail, PutModelInvocationLoggingConfiguration에 대한 모니터링이 권장됩니다.

Amazon S3 및 Lambda 데이터 이벤트

AI 워크로드는 Amazon S3 버킷(학습 데이터, 모델 아티팩트, CI/CD 파이프라인 자산용) 및 Lambda 함수(AI 추론, 데이터 전처리, 에이전트 오케스트레이션용)와 자주 상호 작용합니다. 이러한 리소스 유형을 데이터 이벤트 수준에서 모니터링하면 관리 이벤트가 캡처하지 않는 객체 수준 및 함수 호출 수준 활동에 대한 가시성을 제공합니다.

Amazon S3 대상 버킷 및 이벤트 유형

다음을 포함하는 버킷에 대해 Amazon S3 데이터 이벤트를 활성화합니다:

• AI 학습 데이터셋 및 파인튜닝 데이터
• 모델 아티팩트 및 구성 파일
• CI/CD 파이프라인 아티팩트 및 코드 리포지토리

모니터링할 핵심 Amazon S3 작업:

• PutObject — 비인가 쓰기 접근 또는 비인가 데이터 접근을 위한 데이터 스테이징을 탐지
• GetObject — 학습 데이터 또는 모델 아티팩트의 대량 다운로드를 탐지
• DeleteObject — 데이터 삭제 또는 로그 수정 활동을 탐지
• CopyObject — 버킷 간 의도하지 않은 데이터 이동을 탐지

Amazon S3 쓰기 전용 셀렉터

다음 셀렉터는 특정 AI 관련 버킷에 대한 쓰기 작업만 로깅하여 Amazon S3 데이터 이벤트 볼륨을 줄입니다:

버킷 이름 접두사를 실제 버킷 이름으로 교체하세요

아래의 버킷 이름 접두사(ai-training-data-, model-artifacts-, cicd-pipeline-)는 예시입니다. AI 학습 데이터, 모델 아티팩트, 파이프라인 자산을 포함하는 S3 버킷의 실제 이름 또는 명명 접두사로 교체하세요. S3 콘솔에서 버킷 이름을 찾거나 aws s3 ls를 실행하여 확인할 수 있습니다. 버킷이 다른 명명 규칙을 사용하는 경우 StartsWith 값을 적절히 조정하세요.

이 셀렉터의 기능

이름이 ai-training-data-, model-artifacts-, cicd-pipeline-으로 시작하는 버킷에 대한 쓰기 작업(readOnly = false)만 캡처하도록 Amazon S3 데이터 이벤트를 필터링합니다. 이는 비인가 쓰기, 삭제, 데이터 스테이징을 탐지하면서도 고볼륨 읽기 작업(GetObject 등)의 로깅을 피합니다.

S3-AI-Sensitive-WriteOnly

[
  {
    "Name": "S3-AI-Sensitive-WriteOnly",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::S3::Object"]
      },
      {
        "Field": "readOnly",
        "Equals": ["false"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:s3:::ai-training-data-",
          "arn:aws:s3:::model-artifacts-",
          "arn:aws:s3:::cicd-pipeline-"
        ]
      }
    ]
  }
]

Lambda AI 파이프라인 함수

다음에 대한 InvokeFunction 호출을 로깅하기 위해 Lambda 데이터 이벤트를 활성화합니다:

• AI 추론 파이프라인 함수
• 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 워크플로
• Bedrock 에이전트 오케스트레이션 함수

노트

특히 익숙하지 않은 IAM 역할에서 발생하는 Lambda 호출의 예상치 못한 급증은 Lambda 기반 AI 파이프라인 함수에 대한 의도하지 않은 접근의 초기 지표입니다.

Lambda 프로덕션 전용 셀렉터

이 셀렉터는 개발 및 테스트 함수를 제외하여 프로덕션 AI 워크로드에 로깅을 집중합니다:

함수 이름 접두사를 실제 명명 규칙으로 교체하세요

아래의 함수 이름 접두사(prod-, ai-agent-)는 예시입니다. 조직이 프로덕션 AI Lambda 함수에 사용하는 실제 명명 접두사로 교체하세요. 또한 ACCOUNT_ID를 AWS 계정 ID로, REGION을 리전으로 교체하세요. Lambda 콘솔에서 함수 이름을 찾거나 aws lambda list-functions를 실행하여 확인할 수 있습니다.

이 셀렉터의 기능

ARN이 prod- 또는 ai-agent-로 시작하는 함수에 대해서만 Lambda Invoke 데이터 이벤트를 로깅합니다. StartsWith가 이미 이러한 특정 접두사로 범위를 지정하므로, 개발 및 테스트 함수는 정의상 제외됩니다 — CloudTrail은 다른 연산자를 사용하더라도 단일 셀렉터 내에서 동일한 필드(resources.ARN)에 대한 두 개의 필드 셀렉터를 허용하지 않습니다. ACCOUNT_ID와 리전을 실제 값으로 교체하세요.

Lambda-AI-Production-Invocations

[
  {
    "Name": "Lambda-AI-Production-Invocations",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Lambda::Function"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT_ID:function:prod-",
          "arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT_ID:function:ai-agent-"
        ]
      }
    ]
  }
]

CloudTrail 네트워크 활동 이벤트

CloudTrail 네트워크 활동 이벤트는 VPC 엔드포인트 소유자가 프라이빗 VPC에서 VPC 엔드포인트를 통해 AWS 서비스로 이루어진 AWS API 호출을 기록할 수 있도록 설계되었습니다. AI 워크로드의 경우, Bedrock 통합 VPC가 예상치 못한 아웃바운드 호출을 하고 있는지 또는 VPC 엔드포인트 접근 제어가 위반되고 있는지에 대한 가시성을 제공합니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Scope 차원 구현 — 명확한 운영 경계를 강제하고 의도된 네트워크 경계 밖에서 작동하는 에이전트를 탐지.)

AI 워크로드 VPC 엔드포인트

CloudTrail 네트워크 활동 이벤트는 Amazon Bedrock(bedrock.amazonaws.com), Amazon S3(s3.amazonaws.com), AWS Lambda(lambda.amazonaws.com)를 이벤트 소스로 지원합니다. VPC 엔드포인트에서 이러한 이벤트를 활성화하여 허용 및 거부된 접근 시도를 포함하여 각 엔드포인트를 통해 라우팅된 API 호출을 캡처합니다. AI 워크로드의 경우 이는 특히 중요합니다. VPC 내에서 작동하는 Bedrock 에이전트가 지식 기반 데이터 소스용 Amazon S3, 액션 그룹 핸들러용 Lambda 등 다운스트림 서비스에 VPC 엔드포인트를 통해 접근하기 때문입니다. VPC 엔드포인트 수준에서의 접근 거부는 잘못 구성된 엔드포인트 정책이나 프라이빗 네트워크 내에서 AI 리소스에 도달하려는 비인가 워크로드를 나타냅니다.

활성화를 고려할 추가 이벤트 소스:

이벤트 소스	모니터링 목적
bedrock.amazonaws.com	AI 모델 접근을 모니터링하고 VPC 엔드포인트를 통한 비인가 호출을 탐지합니다.
s3.amazonaws.com	VPC 엔드포인트를 통한 학습 데이터 버킷에 대한 비인가 Amazon S3 접근을 탐지합니다.
kms.amazonaws.com	AI 모델 암호화 작업에 대한 암호화 키 접근 패턴을 모니터링합니다.
lambda.amazonaws.com	AI 파이프라인 함수에서 VPC 엔드포인트를 통한 Lambda 호출을 추적합니다.
sagemaker.amazonaws.com	AI 워크로드 환경에서 SageMaker 엔드포인트 활동을 추적합니다.

네트워크 활동 이벤트를 위한 Advanced event selector 필드

초기 배포 시, 최소한의 추가 데이터 볼륨으로 VPC 엔드포인트 정책 위반을 탐지하기 위해 모든 AI 관련 VPC 엔드포인트에서 VpceAccessDenied 오류 캡처에 집중합니다. 아래 셀렉터는 AI 에이전트가 VPC 엔드포인트를 통해 가장 일반적으로 접근하는 세 가지 서비스인 Bedrock, Amazon S3, Lambda를 다룹니다.

이 셀렉터의 기능

Bedrock, Amazon S3, Lambda가 VpceAccessDenied 오류를 반환한 네트워크 활동 이벤트를 로깅하며, 이는 VPC 내의 트래픽이 VPC 엔드포인트 정책에 의해 차단되었음을 나타냅니다. 이는 모든 성공적인 네트워크 활동을 로깅하는 볼륨 없이 전체 AI 워크로드 영역에서 거부된 접근을 캡처합니다. Amazon S3 거부는 학습 데이터 또는 모델 아티팩트 버킷에 도달하지 못한 에이전트를 탐지합니다. Lambda 거부는 액션 그룹 핸들러 또는 AI 파이프라인 함수를 호출하지 못한 에이전트를 탐지합니다.

Network Activity VpceAccessDenied 셀렉터 보기 (JSON)

network-activity-vpce-access-denied.json

[
  {
    "Name": "Bedrock-NetworkActivity-VpceAccessDenied",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["NetworkActivity"]
      },
      {
        "Field": "eventSource",
        "Equals": ["bedrock.amazonaws.com"]
      },
      {
        "Field": "errorCode",
        "Equals": ["VpceAccessDenied"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "S3-NetworkActivity-VpceAccessDenied",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["NetworkActivity"]
      },
      {
        "Field": "eventSource",
        "Equals": ["s3.amazonaws.com"]
      },
      {
        "Field": "errorCode",
        "Equals": ["VpceAccessDenied"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Lambda-NetworkActivity-VpceAccessDenied",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["NetworkActivity"]
      },
      {
        "Field": "eventSource",
        "Equals": ["lambda.amazonaws.com"]
      },
      {
        "Field": "errorCode",
        "Equals": ["VpceAccessDenied"]
      }
    ]
  }
]

구현 우선순위 체크리스트

다음 표는 AI 워크로드 환경에서 CloudTrail 이벤트 유형을 활성화하기 위한 권장 구현 순서를 제시합니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 하며, 높은 영향도의 변경부터 시작하여 더 세분화된 모니터링 구성으로 진행합니다.

단계	이벤트 유형	활성화 대상	세부 사항
1	관리 이벤트	모든 서비스, 모든 리전 (Read + Write)	InvokeModel, Converse, ListAsyncInvokes, AgentCore 관리 이벤트를 기본적으로 캡처
2	Data Events	All 18 Bedrock resource types	Agent invocations, RAG, flows, guardrails, sessions, data automation, tools, and more. See Bedrock selectors
3	Data Events	All 14 AgentCore resource types	Gateway traffic, runtime operations, built-in tools, credentials, memory, evaluation. See AgentCore selectors
4	Insights Events	Account-wide	ApiCallRateInsight and ApiErrorRateInsight for management and data events
5	Data Events	AWS::S3::Object (AI buckets)	Write-only on ai-training-data, model-artifacts, and cicd-pipeline prefixed buckets
6	Data Events	AWS::Lambda::Function	Production AI functions only; exclude dev and test function name prefixes
7	Network Activity Events	Bedrock, S3, and Lambda VPC endpoints	VpceAccessDenied on bedrock.amazonaws.com, s3.amazonaws.com, and lambda.amazonaws.com

데이터 이벤트 수집 최적화

Advanced event selectors를 사용하면 비용과 로그 볼륨을 모두 제어하는 정밀한 필터링이 가능합니다. 다음 전략들은 각 주요 리소스 유형을 보안적으로 관심 있는 이벤트만으로 범위를 좁히는 방법을 보여줍니다.

Bedrock: 프로덕션 리소스로 범위 한정

위의 advanced event selectors는 이미 Bedrock 데이터 이벤트를 ARN으로 특정 리소스에 범위를 한정합니다. 볼륨을 더 줄이려면 ARN 접두사를 프로덕션 에이전트와 지식 기반만으로 좁히고, 비프로덕션 또는 실험적 리소스를 제외하세요:

리소스 ID를 실제 프로덕션 리소스 식별자로 교체하세요

아래의 리소스 ID(PROD_AGENT_ID, PROD_KB_ID)는 예시입니다. 프로덕션 환경의 실제 에이전트 및 지식 기반 ID로 교체하세요. 이 ID는 Bedrock console의 Agents 및 Knowledge bases에서 확인하거나 aws bedrock list-agents 및 aws bedrock list-knowledge-bases 명령으로 찾을 수 있습니다.

이 설정의 효과

Bedrock 데이터 이벤트 로깅을 특정 리소스 ID 접두사와 일치하는 ARN의 에이전트 별칭 및 지식 기반으로만 제한합니다. 프로덕션에서 사용하는 정확한 에이전트 및 지식 기반 ID를 파악하고 다른 모든 것을 제외하려는 경우에 사용하세요. ACCOUNT_ID와 리소스 ID를 실제 값으로 교체하세요.

Bedrock-Production-Agents-Only

[
  {
    "Name": "Bedrock-Production-Agents-Only",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::AgentAlias"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:agent-alias/PROD_AGENT_ID"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "Bedrock-Production-KnowledgeBases-Only",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::KnowledgeBase"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:knowledge-base/PROD_KB_ID"
        ]
      }
    ]
  }
]

Amazon S3: AI 버킷에 대한 쓰기 전용

AI 전용 버킷에서 쓰기 작업만 로깅하여 Amazon S3 데이터 이벤트 볼륨을 줄이세요. 비인가 데이터 전송 탐지가 우선시되는 경우, 고가치 버킷에 대한 읽기 작업을 나중에 추가할 수 있습니다.

전체 Amazon S3 쓰기 전용 advanced event selector JSON은 Section 6.2를 참조하세요.

Inline Agent: IAM 자격 증명별 필터링

AWS::Bedrock::InlineAgent 셀렉터는 인라인 에이전트에 영구 리소스 ARN이 없기 때문에 resources.ARN 필터링을 지원하지 않습니다. 추가 필터링 없이는 이 셀렉터가 계정 전체의 모든 InvokeInlineAgent 호출을 캡처하여 높은 데이터 이벤트 볼륨과 비용을 발생시킬 수 있습니다. userIdentity.arn 필드를 사용하여 로깅 범위를 특정 IAM 역할(예: 프로덕션 Bedrock 실행 역할)로 한정하고, 높은 볼륨의 인라인 에이전트 호출을 생성하는 개발 또는 자동화 서비스 역할을 제외하세요.

역할 이름을 실제 IAM 역할 이름으로 교체하세요

아래의 역할 이름(BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME, dev-, test-)은 예시입니다. ACCOUNT_ID를 AWS 계정 ID로, BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME을 애플리케이션이 InvokeInlineAgent를 호출하는 데 사용하는 실제 IAM 역할 이름으로 교체하세요. IAM console의 Roles에서 역할 이름을 확인하거나 Bedrock 에이전트에 구성된 실행 역할을 확인하세요. "Exclude Dev Roles" 탭에서 dev-와 test-를 조직에서 비프로덕션 역할에 사용하는 실제 이름 접두사로 교체하세요.

이 설정의 효과

InlineAgent 데이터 이벤트 로깅을 특정 ARN 접두사와 일치하는 IAM 역할의 호출로만 제한합니다. eventName 필터는 InvokeInlineAgent 호출만 캡처하도록 제한하고, userIdentity.arn 필터는 프로덕션 역할로 범위를 한정합니다. ACCOUNT_ID를 AWS 계정 ID로, BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME을 애플리케이션이 InvokeInlineAgent를 호출하는 데 사용하는 실제 IAM 역할 이름으로 교체하세요.

Include Production Roles

Bedrock-InlineAgent-ProductionRolesOnly

[
  {
    "Name": "Bedrock-InlineAgent-ProductionRolesOnly",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::InlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "eventName",
        "Equals": ["InvokeInlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "userIdentity.arn",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:sts::ACCOUNT_ID:assumed-role/BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME"
        ]
      }
    ]
  }
]

Exclude Dev Roles

Bedrock-InlineAgent-ExcludeDevRoles

[
  {
    "Name": "Bedrock-InlineAgent-ExcludeDevRoles",
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::Bedrock::InlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "eventName",
        "Equals": ["InvokeInlineAgent"]
      },
      {
        "Field": "userIdentity.arn",
        "NotStartsWith": [
          "arn:aws:sts::ACCOUNT_ID:assumed-role/dev-",
          "arn:aws:sts::ACCOUNT_ID:assumed-role/test-"
        ]
      }
    ]
  }
]

팁

userIdentity.arn 필드는 InlineAgent뿐만 아니라 모든 advanced event selector에서 지원됩니다. resources.ARN 필터링이 충분하지 않은 고볼륨 데이터 이벤트 셀렉터에도 동일한 필터링 기법을 적용할 수 있습니다. 지원되는 필드 및 연산자의 전체 목록은 Filtering data events by using advanced event selectors를 참조하세요.

Lambda: 프로덕션 함수만

StartsWith 연산자를 프로덕션 함수 접두사(prod-, ai-agent-)로만 범위를 한정하여 프로덕션 AI 워크로드에 데이터 이벤트 로깅을 집중하세요. 개발 및 테스트 함수는 접두사가 일치하지 않으므로 정의상 제외됩니다.

전체 Lambda 프로덕션 전용 advanced event selector JSON은 Section 6.4를 참조하세요.

CloudTrail Network Activity Events: VpceAccessDenied만

네트워크 활동 이벤트의 경우, Bedrock, Amazon S3, Lambda VPC 엔드포인트에서 거부된 접근만 로깅하면 모든 네트워크 활동을 로깅하는 것에 비해 볼륨을 줄이면서 핵심 보안 이벤트를 캡처할 수 있습니다.

전체 Bedrock, Amazon S3, Lambda VpceAccessDenied 네트워크 활동 이벤트 셀렉터 JSON은 Advanced event selector fields for network activity events를 참조하세요.

AgentCore: 보안 우선순위에 따른 단계적 활성화

AgentCore 데이터 이벤트는 14개의 리소스 유형에 걸쳐 있습니다. 보안 우선순위에 따라 단계적으로 활성화하세요:

1. Phase 1 (최우선): Gateway (AWS::BedrockAgentCore::Gateway) 및 자격 증명 접근 (TokenVault, OAuth2CredentialProvider, APIKeyCredentialProvider) — 외부 접근과 자격 증명 검색을 캡처하며, 보안상 가장 민감한 두 가지 표면입니다.
2. Phase 2: Runtime 및 RuntimeEndpoint — 에이전트 수명 주기 및 세션 관리를 캡처합니다.
3. Phase 3: 내장 도구 (CodeInterpreter, Browser 및 Custom 변형) — 에이전트가 실제 환경에서 수행하는 작업을 캡처합니다.
4. Phase 4: Memory, WorkloadIdentity, WorkloadIdentityDirectory, Evaluator — 에이전트 상태 및 자격 증명 관리를 캡처합니다.

Gateway 데이터 이벤트를 특정 게이트웨이로 좁히려면, 광범위한 gateway/ 접두사를 특정 게이트웨이 ID로 교체하세요:

{
  "Field": "resources.ARN",
  "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:gateway/PROD_GATEWAY_ID"]
}

마찬가지로, Runtime 데이터 이벤트를 특정 에이전트 런타임으로 좁히려면:

{
  "Field": "resources.ARN",
  "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:runtime/PROD_RUNTIME_ID"]
}

조직 수준 트레일을 위한 CloudTrail Advanced Event Selectors

AWS Organizations 트레일에서 여러 계정을 다루는 경우, 모든 AI 워크로드 셀렉터를 단일 트레일 구성에 결합하세요. 이것은 Bedrock 데이터 이벤트, AgentCore 데이터 이벤트, S3 쓰기 전용 필터링, Lambda 프로덕션 함수 로깅, Bedrock 네트워크 활동 거부 접근 탐지를 하나의 트레일에 결합하는 완전한 advanced event selector 세트를 정의합니다.

적용 전 모든 자리 표시자 값을 교체하세요

아래의 셀렉터는 모든 서비스 셀렉터를 단일 조직 트레일에 결합한 예시입니다. 적용하기 전에 모든 자리 표시자를 실제 리소스 식별자로 교체해야 합니다.

전체 자리 표시자 참조 테이블은 위의 Bedrock 및 AgentCore 섹션을 참조하세요. 여러 계정에 걸치는 조직 트레일의 경우, 다른 ACCOUNT_ID 값으로 셀렉터를 복제하거나 각 멤버 계정에 범위를 한정하는 더 넓은 ARN 접두사를 사용해야 할 수 있습니다.

전체 Organization Trail 셀렉터 보기 (34개 셀렉터 — JSON)

org-trail-all-ai-workload-selectors.json

[
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-AgentInvocations",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::AgentAlias"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:agent-alias/AGENT_ID/"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-InlineAgent",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::InlineAgent"] },
      { "Field": "eventName", "Equals": ["InvokeInlineAgent"] },
      { "Field": "userIdentity.arn", "StartsWith": ["arn:aws:sts::ACCOUNT_ID:assumed-role/BEDROCK_EXECUTION_ROLE_NAME"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-KnowledgeBase",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::KnowledgeBase"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:knowledge-base/KB_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-FlowAlias",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::FlowAlias"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:flow/FLOW_ID/alias/"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Guardrail",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::Guardrail"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:guardrail/GUARDRAIL_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Model",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::Model"] },
      { "Field": "eventName", "Equals": ["InvokeModelWithBidirectionalStream"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-AsyncInvoke",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::AsyncInvoke"] },
      { "Field": "eventName", "Equals": ["GetAsyncInvoke", "StartAsyncInvoke"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Prompt",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::PromptVersion"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:prompt/PROMPT_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Session",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::Session"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:session/"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-FlowExecution",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::FlowExecution"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:flow/FLOW_ID/alias/"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-AutomatedReasoningPolicy",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:automated-reasoning-policy/POLICY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-AutomatedReasoningPolicyVersion",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:automated-reasoning-policy/POLICY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-DataAutomationProject",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationProject"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-project/PROJECT_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-DataAutomationInvocation",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-invocation/"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-DataAutomationProfile",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::DataAutomationProfile"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:data-automation-profile/"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Blueprint",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::Blueprint"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:blueprint/"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-AdvancedOptimizePromptJob",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::AdvancedOptimizePromptJob"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:advanced-optimize-prompt-job/"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Bedrock-Tool",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Bedrock::Tool"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT_ID:tool/TOOL_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-Gateway",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Gateway"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:gateway/GATEWAY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-Runtime",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Runtime"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:runtime/RUNTIME_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-RuntimeEndpoint",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:runtime/RUNTIME_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-CodeInterpreter",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-Browser",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Browser"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-WorkloadIdentity",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentity"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:workload-identity-directory/DIRECTORY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-TokenVault",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::TokenVault"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-OAuth2CredentialProvider",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default/oauth2credentialprovider/PROVIDER_NAME"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-APIKeyCredentialProvider",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:token-vault/default/apikeycredentialprovider/PROVIDER_NAME"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-Memory",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Memory"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:memory/MEMORY_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-AgentCore-Evaluator",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::BedrockAgentCore::Evaluator"] },
      { "Field": "resources.ARN", "StartsWith": ["arn:aws:bedrock-agentcore:REGION:ACCOUNT_ID:evaluator/EVALUATOR_ID"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-S3-AI-WriteOnly",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::S3::Object"] },
      { "Field": "readOnly", "Equals": ["false"] },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": [
          "arn:aws:s3:::ai-",
          "arn:aws:s3:::model-",
          "arn:aws:s3:::training-"
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Lambda-ProdAI",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] },
      { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::Lambda::Function"] },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "StartsWith": ["arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT_ID:function:prod-"]
      }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Network-BedrockDenied",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["NetworkActivity"] },
      { "Field": "eventSource", "Equals": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Field": "errorCode", "Equals": ["VpceAccessDenied"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Network-S3Denied",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["NetworkActivity"] },
      { "Field": "eventSource", "Equals": ["s3.amazonaws.com"] },
      { "Field": "errorCode", "Equals": ["VpceAccessDenied"] }
    ]
  },
  {
    "Name": "OrgTrail-Network-LambdaDenied",
    "FieldSelectors": [
      { "Field": "eventCategory", "Equals": ["NetworkActivity"] },
      { "Field": "eventSource", "Equals": ["lambda.amazonaws.com"] },
      { "Field": "errorCode", "Equals": ["VpceAccessDenied"] }
    ]
  }
]

AI 워크로드를 위한 보안 분석

이전 섹션에서는 CloudTrail이 캡처하는 대상(이벤트 셀렉터, 리소스 유형, CloudWatch Logs로의 전달)을 구성했습니다. 이 섹션에서는 활성화에서 탐지로 전환합니다: 아래 쿼리들은 의도하지 않은 접근 시도, 가드레일 수정, 에이전트 자격 증명 접근, 게이트웨이 인증 실패에 이르기까지 이벤트에 숨겨진 보안 신호를 표면화합니다.

CloudWatch Logs Insights는 OpenSearch SQL 구문을 지원하여 로그 그룹 간의 복잡한 JOIN, 크로스 서비스 상관관계를 위한 하위 쿼리, 시간 기반 및 집계 분석을 위한 풍부한 SQL 함수 세트를 제공합니다. 아래의 모든 쿼리는 AI 워크로드 사용 사례에 특화되어 있습니다. 쿼리는 관리 이벤트, 데이터 이벤트(에이전트 호출, 지식 기반 검색, 플로우 호출, AgentCore 게이트웨이 트래픽, 내장 도구 사용, 자격 증명 접근, 메모리 작업), 네트워크 활동 이벤트(VPC 엔드포인트 거부), 에이전트-리소스 접근 패턴에 대한 크로스 서비스 상관관계를 다룹니다.

모든 쿼리에서 로그 그룹 이름을 교체하세요

모든 쿼리는 YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP을 자리 표시자로 사용합니다. CloudTrail 트레일이 이벤트를 전달하는 CloudWatch Logs 로그 그룹 이름으로 교체하세요(예: aws-cloudtrail-logs/management-events). 이는 CloudTrail 콘솔에서 트레일의 CloudWatch Logs 구성에서 확인할 수 있습니다. 크로스 파이프라인 쿼리는 bedrock-model-invocation-logging과 aws/spans도 참조합니다 — 로그 그룹이 다른 이름을 사용하는 경우 해당 이름도 교체하세요.

중요

CloudWatch Logs Insights에서 OpenSearch SQL 구문을 사용할 때, 특수 문자가 포함된 필드는 백틱으로 감싸세요. 예: `userIdentity.arn`, `responseElements.ConsoleLogin`. 대시보드에서 이러한 쿼리 위젯을 생성할 때 쿼리 언어를 SQL로 설정하세요.

Access & Identity

Query 1: 비인가 Bedrock 접근 탐지 (관리 및 데이터 이벤트)

Bedrock API에 대해 AccessDenied 또는 UnauthorizedOperation 오류를 받는 모든 IAM 자격 증명을 표면화합니다

관리 이벤트(모델 호출) 및 데이터 이벤트(에이전트, 지식 기반, 플로우, 가드레일 작업) 전반에서 Bedrock API에 대해 AccessDenied 또는 UnauthorizedOperation 오류를 받는 모든 IAM 자격 증명을 빈도별로 순위를 매깁니다. 익숙하지 않은 자격 증명에서 높은 횟수가 발생하면 의도하지 않은 접근 시도의 지표입니다.

Query 1: Detect Unauthorized Bedrock Access

GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, errorCode, errorMessage, sourceIPAddress
ORDER BY attempt_count DESC

Query 2: IAM 자격 증명별 Bedrock 에이전트 호출 모니터링

어떤 IAM 자격 증명이 Bedrock 에이전트 및 인라인 에이전트 호출을 트리거하는지 추적합니다

어떤 IAM 자격 증명이 Bedrock 에이전트 및 인라인 에이전트 호출을 트리거하는지 추적합니다. 에이전트는 호출당 여러 다운스트림 API 호출을 체이닝합니다 — 익숙하지 않은 자격 증명이나 볼륨 급증은 높은 접근 범위를 가집니다. 이 쿼리는 AWS::Bedrock::AgentAlias 및 AWS::Bedrock::InlineAgent advanced event selector로 캡처된 데이터 이벤트를 대상으로 합니다.

Query 2: Bedrock Agent Invocations by IAM Identity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       COUNT(*) AS agent_invocation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND eventName IN ('InvokeAgent', 'InvokeInlineAgent')
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, sourceIPAddress, awsRegion
ORDER BY agent_invocation_count DESC

Query 3: IAM 자격 증명별 지식 기반 검색 활동 모니터링

어떤 IAM 자격 증명이 Bedrock Knowledge Bases에 대해 Retrieve 및 RetrieveAndGenerate 호출을 수행하는지 순위를 매깁니다

어떤 IAM 자격 증명이 Bedrock Knowledge Bases에 대해 Retrieve 및 RetrieveAndGenerate 호출을 수행하는지 순위를 매깁니다. 지식 기반에는 조직의 독점 데이터가 포함되어 있으므로 — 익숙하지 않은 자격 증명이나 예기치 않은 볼륨 급증은 이상 데이터 접근을 나타낼 수 있습니다. 이 쿼리는 AWS::Bedrock::KnowledgeBase advanced event selector로 캡처된 데이터 이벤트를 대상으로 합니다.

Query 3: Knowledge Base Retrieval Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS retrieval_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND eventName IN ('Retrieve', 'RetrieveAndGenerate')
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, sourceIPAddress
ORDER BY retrieval_count DESC

Query 4: 에이전트 크로스 서비스 접근 거부 탐지

다운스트림 서비스(S3, Lambda, KMS, Secrets Manager, SageMaker)에 대한 접근이 거부된 위임 역할을 표면화합니다

위임 역할(일반적으로 Bedrock 에이전트 실행 역할)이 Amazon S3, Lambda, KMS, Secrets Manager, SageMaker에 접근을 시도할 때 거부되는 경우를 표면화합니다. 이는 에이전트-리소스 접근 제어 예외를 탐지하기 위한 핵심 쿼리입니다. 단일 역할에서 높은 횟수가 발생하면 에이전트 권한 경계의 잘못된 구성이거나 에이전트가 의도된 범위 밖의 리소스에 접근하는 것을 나타냅니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Identity 차원 — Confused Deputy Problem 탐지 — 및 Scope 차원 — 운영 경계 적용을 구현합니다. Generative AI Security Scoping Matrix Controls 차원 — 최소 권한 접근 적용도 구현합니다.)

Query 4: Agent Cross-Service Access Denied

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventSource,
       eventName,
       errorCode,
       errorMessage,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS denied_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE errorCode IN ('AccessDenied', 'UnauthorizedOperation')
  AND `userIdentity.type` = 'AssumedRole'
  AND eventSource IN (
    's3.amazonaws.com',
    'lambda.amazonaws.com',
    'kms.amazonaws.com',
    'secretsmanager.amazonaws.com',
    'sagemaker.amazonaws.com'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventSource, eventName, errorCode, errorMessage, sourceIPAddress
ORDER BY denied_count DESC

Query 6: 예기치 않은 소스 IP에서의 Bedrock 호출 탐지

Bedrock 및 AgentCore 호출을 수행하는 모든 고유 소스 IP 주소를 나열합니다

모델 호출, 에이전트 호출, 지식 기반 검색, 플로우 호출, 비동기 호출, 가드레일 적용, AgentCore 게이트웨이 호출을 포함하여 Bedrock 및 AgentCore 호출을 수행하는 모든 고유 소스 IP 주소를 나열합니다. AI 워크로드가 특정 CIDR 범위(VPC NAT 게이트웨이, 회사 네트워크)에서만 발생해야 하는 경우, 익숙하지 않은 IP 주소는 인가 여부를 확인하기 위해 조사해야 합니다.

Query 6: Bedrock Calls from Unexpected Source IPs

SELECT sourceIPAddress,
       `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventSource,
       eventName,
       COUNT(*) AS call_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource IN ('bedrock.amazonaws.com', 'bedrock-agentcore.amazonaws.com')
  AND eventName IN ('InvokeModel', 'InvokeModelWithResponseStream',
                    'Converse', 'ConverseStream',
                    'InvokeAgent', 'InvokeInlineAgent',
                    'Retrieve', 'RetrieveAndGenerate',
                    'InvokeFlow', 'ApplyGuardrail',
                    'InvokeModelWithBidirectionalStream',
                    'GetAsyncInvoke', 'StartAsyncInvoke',
                    'RenderPrompt', 'InvokeGateway')
GROUP BY sourceIPAddress, `userIdentity.arn`, eventSource, eventName
ORDER BY call_count DESC

Query 10: 루트 계정 활동 탐지

루트 계정이 수행한 모든 비로그인 이벤트를 반환합니다

루트 계정이 수행한 모든 비로그인 이벤트를 반환합니다. 긴급 접근 시나리오 외의 루트 사용은 핵심 보안 이벤트입니다.

Query 10: Root Account Activity Detection

SELECT eventTime,
       eventName,
       eventSource,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       errorCode
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE `userIdentity.type` = 'Root'
  AND eventName != 'ConsoleLogin'
ORDER BY eventTime DESC

Query 23: Bedrock 세션 활동 모니터링

멀티턴 Bedrock 대화에 대한 세션 레벨 API 활동을 추적합니다

세션 생성, 업데이트, 검색을 포함하여 Bedrock 전반의 모든 세션 작업을 표면화합니다. 세션은 멀티턴 대화에서 상태를 유지합니다 — 익숙하지 않은 자격 증명이 세션을 생성하거나 접근하면 대화형 AI 리소스의 이상 사용을 나타낼 수 있습니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 — 에이전트-시스템 간 상호 작용 관리 및 세션 플로우 제어를 구현합니다.)

Query 23: Bedrock Session Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.ARN` AS sessionArn,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       COUNT(*) AS session_operation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` = 'AWS::Bedrock::Session'
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, awsRegion
ORDER BY session_operation_count DESC

Query 24: Bedrock Flow Execution 활동 모니터링

프롬프트 플로우 실행 모니터링을 위한 플로우 실행 작업을 추적합니다

Flow Execution은 Bedrock Prompt Flows의 활성 실행을 나타냅니다 — 모델 호출, 데이터 변환, 조건부 로직을 체이닝하는 다단계 AI 파이프라인입니다. 익숙하지 않은 자격 증명에서의 예기치 않은 플로우 실행이나 볼륨 급증은 이상 오케스트레이션 활동을 나타낼 수 있습니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 — 실행 플로우 제어 및 에이전트-시스템 간 상호 작용 관리를 구현합니다.)

Query 24: Bedrock Flow Execution Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.ARN` AS flowExecutionArn,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       errorCode,
       COUNT(*) AS execution_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` = 'AWS::Bedrock::FlowExecution'
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, awsRegion, errorCode
ORDER BY execution_count DESC

Query 25: Bedrock Data Automation 활동 모니터링

문서 및 미디어 처리를 위한 데이터 자동화 프로젝트 및 호출 활동을 추적합니다

Bedrock Data Automation은 AI 파이프라인을 통해 문서, 이미지, 미디어를 처리합니다. 의도하지 않은 호출은 자동화 워크플로우를 통해 의도된 경계 밖에서 문서를 처리하거나 데이터를 이동시킬 수 있습니다. 이 쿼리는 프로젝트 및 호출 전반의 모든 데이터 자동화 활동을 표면화합니다. (Generative AI Security Scoping Matrix Governance & Compliance 차원 — 데이터 처리 작업 및 데이터 주권에 대한 감사 추적을 구현합니다.)

Query 25: Bedrock Data Automation Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.type` AS resourceType,
       `resources.0.ARN` AS resourceArn,
       sourceIPAddress,
       errorCode,
       COUNT(*) AS automation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` IN (
    'AWS::Bedrock::DataAutomationProject',
    'AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation',
    'AWS::Bedrock::DataAutomationProfile'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.type`, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, errorCode
ORDER BY automation_count DESC

Query 26: Bedrock Tool 호출 모니터링

도구 사용 작업에 대한 Bedrock Tool API 활동을 추적합니다

Bedrock Tool 이벤트는 대화 중 모델이 도구를 호출할 때를 캡처합니다 — 이것은 모델이 도구 사용을 통해 실제 환경에서 수행하는 작업입니다. 예기치 않은 도구 호출 패턴이나 익숙하지 않은 호출자는 모델이 의도된 범위 밖에서 작동하는 것을 나타냅니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 — 도구 사용 작업에 대한 행동 모니터링 — 및 Scope 차원 — 모델이 호출할 수 있는 도구에 대한 운영 경계 적용을 구현합니다.)

Query 26: Bedrock Tool Invocations

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.ARN` AS toolArn,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS tool_invocation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` = 'AWS::Bedrock::Tool'
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress
ORDER BY tool_invocation_count DESC

Configuration Changes

Query 5: 로깅 구성 변경 탐지

로깅 중지, 트레일 삭제, Bedrock 호출 로깅 구성 수정을 시도한 모든 이벤트를 반환합니다

로깅 중지, 트레일 삭제, Bedrock 호출 로깅 구성 수정을 시도한 모든 이벤트를 반환합니다. 예기치 않은 자격 증명에서의 단일 이벤트도 보안 팀의 검토가 필요합니다.

Query 5: Detect Logging Configuration Changes

SELECT eventTime,
       `userIdentity.arn` AS user,
       eventName,
       awsRegion,
       sourceIPAddress,
       errorCode
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventName IN (
  'StopLogging', 'DeleteTrail', 'UpdateTrail',
  'PutModelInvocationLoggingConfiguration',
  'DeleteModelInvocationLoggingConfiguration',
  'PutBucketPolicy', 'DeleteBucketPolicy'
)
ORDER BY eventTime DESC

Query 7: AI 인프라에 대한 모든 보안 관련 구성 변경 추적

AI 워크로드 보안 태세를 약화시킬 수 있는 모든 구성 변경을 표시합니다

CloudTrail 비활성화, Bedrock 가드레일 수정, IAM 권한 에스컬레이션, AgentCore 게이트웨이 구성 수정을 포함하여 AI 워크로드 보안 태세를 약화시킬 수 있는 모든 구성 변경을 표시합니다.

Query 7: All Security-Relevant AI Config Changes

SELECT eventTime,
       `userIdentity.arn` AS user,
       eventName,
       eventSource,
       awsRegion,
       sourceIPAddress,
       errorCode
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventName IN (
  'StopLogging', 'DeleteTrail', 'UpdateTrail',
  'PutModelInvocationLoggingConfiguration',
  'DeleteModelInvocationLoggingConfiguration',
  'CreateGuardrail', 'UpdateGuardrail', 'DeleteGuardrail',
  'CreateGuardrailVersion', 'DeleteGuardrailVersion',
  'PutBucketPolicy', 'DeleteBucketPolicy',
  'CreateRole', 'DeleteRole', 'AttachRolePolicy',
  'DetachRolePolicy', 'PutRolePolicy', 'DeleteRolePolicy',
  'CreateGateway', 'UpdateGateway', 'DeleteGateway',
  'CreateGatewayTarget', 'UpdateGatewayTarget', 'DeleteGatewayTarget'
)
ORDER BY eventTime DESC

Query 8: Bedrock 가드레일 변경 모니터링

Bedrock Guardrail 리소스에 대한 생성, 업데이트, 삭제 작업을 추적합니다

Bedrock Guardrail 리소스에 대한 생성, 업데이트, 삭제 작업을 추적합니다. 가드레일 변경은 콘텐츠 필터링 범위와 안전 제어를 수정하므로 핵심 보안 이벤트입니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 및 Generative AI Security Scoping Matrix Risk Management 차원 — 가드레일 보호가 약화되거나 제거되는 경우를 탐지합니다.)

Query 8: Bedrock Guardrail Changes

SELECT eventTime,
       `userIdentity.arn` AS user,
       eventName,
       `requestParameters.name` AS guardrail_name,
       sourceIPAddress,
       awsRegion
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND eventName IN ('CreateGuardrail', 'UpdateGuardrail', 'DeleteGuardrail',
                    'CreateGuardrailVersion', 'DeleteGuardrailVersion')
ORDER BY eventTime DESC

Query 27: Automated Reasoning Policy 변경 모니터링

Automated Reasoning Policy 및 해당 버전에 대한 활동을 추적합니다

Automated Reasoning Policy는 형식 논리를 통해 검증 가능한 AI 출력을 지원합니다 — 모델 응답을 수학적 정확성 기준에 대해 검증하는 데 도움이 되는 가드레일 메커니즘입니다. 이러한 정책 또는 해당 버전의 변경은 검증 범위를 축소하여 모델 출력이 동일한 수준의 형식 검증 없이 진행될 수 있도록 할 가능성이 있습니다. (Generative AI Security Scoping Matrix Risk Management 차원 — 가드레일 무결성 모니터링 — 및 Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 — 검증 메커니즘이 수정되거나 우회되는 경우를 탐지합니다.)

Query 27: Automated Reasoning Policy Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.type` AS resourceType,
       `resources.0.ARN` AS policyArn,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       errorCode,
       COUNT(*) AS policy_operation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` IN (
    'AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy',
    'AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.type`, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, awsRegion, errorCode
ORDER BY policy_operation_count DESC

Network & VPC

Query 9: AI 서비스 전반의 VPC 엔드포인트 접근 거부

Bedrock, Amazon S3, Lambda API 호출에 대한 VPC 엔드포인트 접근 거부를 표면화합니다

Bedrock, Amazon S3, Lambda API 호출에 대한 VPC 엔드포인트 접근 거부를 표면화합니다 — 엔드포인트 정책에 의해 차단된 VPC 내부 트래픽입니다. Bedrock 거부는 비인가 모델 또는 에이전트 접근 시도를 나타냅니다. Amazon S3 거부는 에이전트가 지식 기반 데이터 소스나 학습 데이터에 접근하지 못하도록 차단된 것을 나타냅니다. Lambda 거부는 에이전트가 액션 그룹 핸들러를 호출하지 못하도록 차단된 것을 나타냅니다.

Query 9: VPC Endpoint Access Denied Across AI Services

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventSource,
       eventName,
       errorMessage,
       vpcEndpointId,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS denied_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventCategory = 'NetworkActivity'
  AND errorCode = 'VpceAccessDenied'
  AND eventSource IN (
    'bedrock.amazonaws.com',
    's3.amazonaws.com',
    'lambda.amazonaws.com'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventSource, eventName, errorMessage, vpcEndpointId, sourceIPAddress
ORDER BY denied_count DESC

AgentCore

AgentCore Gateway 데이터 이벤트는 표준 CloudTrail 이벤트와 두 가지 중요한 면에서 다릅니다: (1) Gateway는 SigV4 대신 JWT 기반 인증을 사용하므로 자격 증명이 표준 userIdentity 필드가 아닌 additionalEventData.jwt.claims의 JWT 클레임을 통해 캡처되며, (2) 오류 정보가 최상위 errorCode/errorMessage 필드가 아닌 responseElements에 나타납니다. 아래 쿼리들은 이러한 차이점을 반영합니다.

Query 11: AgentCore Gateway 인증 실패 탐지

200이 아닌 상태 코드를 반환한 모든 Gateway 호출을 표면화합니다

유효하지 않은 JWT 토큰, 만료된 토큰, 의도하지 않은 접근 시도를 포함하여 200이 아닌 상태 코드를 반환한 모든 Gateway 호출을 표면화합니다. Gateway 오류는 최상위 errorCode가 아닌 responseElements에 있으므로, 이 쿼리는 HTTP 상태 코드로 필터링합니다. 401/403 응답의 급증은 반복적인 토큰 시도 또는 잘못 구성된 클라이언트 인증을 나타냅니다.

Query 11: AgentCore Gateway Authentication Failures

SELECT eventTime,
       sourceIPAddress,
       `responseElements.statusCode` AS httpStatus,
       `responseElements.body.error.message` AS errorMessage,
       `requestParameters.body.method` AS mcpMethod,
       `additionalEventData.jwt.claims.sub` AS jwtSubject,
       `additionalEventData.jwt.claims.iss` AS jwtIssuer,
       `resources.0.ARN` AS gatewayArn
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND eventName = 'InvokeGateway'
  AND `responseElements.statusCode` >= 400
ORDER BY eventTime DESC

Query 12: JWT Subject별 AgentCore Gateway 트래픽 모니터링

어떤 JWT subject(외부 호출자)가 가장 많은 Gateway 요청을 수행하는지 순위를 매깁니다

어떤 JWT subject(외부 호출자)가 가장 많은 Gateway 요청을 수행하는지 순위를 매깁니다. Gateway는 JWT 인증을 사용하므로 sub 클레임이 주요 자격 증명 필드입니다. 익숙하지 않은 subject나 예기치 않은 볼륨 급증은 에이전트 인프라에 대한 비인가 외부 접근을 나타냅니다.

Query 12: Gateway Traffic by JWT Subject

SELECT `additionalEventData.jwt.claims.sub` AS jwtSubject,
       `additionalEventData.jwt.claims.iss` AS jwtIssuer,
       `additionalEventData.jwt.claims.scope` AS jwtScope,
       `resources.0.ARN` AS gatewayArn,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS request_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND eventName = 'InvokeGateway'
GROUP BY `additionalEventData.jwt.claims.sub`,
         `additionalEventData.jwt.claims.iss`,
         `additionalEventData.jwt.claims.scope`,
         `resources.0.ARN`,
         sourceIPAddress
ORDER BY request_count DESC

Query 13: AgentCore 내장 도구 사용 모니터링 (CodeInterpreter 및 Browser)

에이전트의 코드 실행 및 웹 브라우징 활동을 추적합니다

에이전트의 코드 실행 및 웹 브라우징 활동을 추적합니다. 이들은 높은 영향력의 에이전트 작업입니다 — 코드 인터프리터는 사용자 제공 코드를 실행할 수 있고 브라우저는 외부 URL로 이동할 수 있습니다. 예기치 않은 급증이나 익숙하지 않은 호출자는 에이전트가 의도된 범위 밖에서 작동하는 것을 나타냅니다.

Query 13: AgentCore Built-in Tool Usage

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.type` AS resourceType,
       `resources.0.ARN` AS resourceArn,
       sourceIPAddress,
       COUNT(*) AS tool_invocation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` IN (
    'AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter',
    'AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom',
    'AWS::BedrockAgentCore::Browser',
    'AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.type`, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress
ORDER BY tool_invocation_count DESC

Query 14: 비인가 자격 증명 접근 탐지 (TokenVault, OAuth2, APIKey)

AgentCore의 자격 증명 및 자격 증명 관리 서비스 전반의 모든 자격 증명 검색 활동을 표면화합니다

AgentCore의 자격 증명 및 자격 증명 관리 서비스 전반의 모든 자격 증명 검색 활동을 표면화합니다. 예기치 않은 자격 증명 접근 패턴은 서드파티 API 토큰의 이상 사용을 나타낼 수 있습니다. IAM 자격 증명과 credential ARN을 검토하여 접근이 인가되었는지 확인하세요.

Query 14: Detect Unauthorized Credential Access

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.type` AS credentialType,
       `resources.0.ARN` AS credentialArn,
       sourceIPAddress,
       errorCode,
       COUNT(*) AS access_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` IN (
    'AWS::BedrockAgentCore::TokenVault',
    'AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider',
    'AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider',
    'AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentity',
    'AWS::BedrockAgentCore::WorkloadIdentityDirectory'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.type`, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, errorCode
ORDER BY access_count DESC

Query 15: AgentCore Runtime 및 Endpoint 활동 모니터링

에이전트 런타임 수명 주기 작업 및 엔드포인트 호출을 추적합니다

에이전트 런타임 수명 주기 작업 및 엔드포인트 호출을 추적합니다. 비정상적인 패턴 — 업무 시간 외 에이전트 시작, 예기치 않은 엔드포인트 접근, 익숙하지 않은 IAM 자격 증명 — 은 이상 에이전트 인프라 접근을 나타냅니다.

Query 15: AgentCore Runtime and Endpoint Activity

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.type` AS resourceType,
       `resources.0.ARN` AS resourceArn,
       sourceIPAddress,
       awsRegion,
       COUNT(*) AS operation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` IN (
    'AWS::BedrockAgentCore::Runtime',
    'AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint'
  )
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.type`, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, awsRegion
ORDER BY operation_count DESC

Query 16: AgentCore 메모리 작업 모니터링

에이전트 영구 메모리에 대한 읽기 및 쓰기 작업을 추적합니다

에이전트 영구 메모리에 대한 읽기 및 쓰기 작업을 추적합니다. 예상 패턴을 벗어난 메모리 작업은 대화 컨텍스트에 대한 의도하지 않은 접근이나 후속 세션에서 에이전트 상태의 의도하지 않은 수정을 나타낼 수 있습니다. IAM 자격 증명과 memory ARN을 검토하여 작업이 인가되었는지 확인하세요.

Query 16: AgentCore Memory Operations

SELECT `userIdentity.arn` AS iam_identity,
       eventName,
       `resources.0.ARN` AS memoryArn,
       sourceIPAddress,
       readOnly,
       COUNT(*) AS memory_operation_count
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND `resources.0.type` = 'AWS::BedrockAgentCore::Memory'
GROUP BY `userIdentity.arn`, eventName, `resources.0.ARN`, sourceIPAddress, readOnly
ORDER BY memory_operation_count DESC

Query 17: AgentCore Gateway 트래픽과 Runtime 세션 조인

인바운드 Gateway 요청과 AgentCore Runtime 활동을 상관시켜 외부 요청에서 에이전트까지 추적합니다

인바운드 Gateway 요청(JWT를 통한 외부 호출자)과 AgentCore Runtime 활동(내부 에이전트 실행)을 상관시켜 외부 요청이 처리한 에이전트까지 추적합니다. 이는 "어떤 외부 호출자가 어떤 에이전트를 트리거했고, 에이전트가 무엇을 했는가?"라는 질문에 답하기 위한 핵심 쿼리입니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 — 실행 플로우 제어를 포함한 에이전트-시스템 간 상호 작용 관리를 구현합니다.)

Query 17: Gateway Traffic Joined with Runtime Sessions

SELECT gw.eventTime AS gatewayTime,
       gw.sourceIPAddress AS externalIP,
       gw.`additionalEventData.jwt.claims.sub` AS externalCaller,
       gw.`requestParameters.body.method` AS mcpMethod,
       gw.`responseElements.statusCode` AS httpStatus,
       gw.`resources.0.ARN` AS gatewayArn,
       rt.eventName AS runtimeAction,
       rt.`userIdentity.arn` AS runtimeRole,
       rt.`resources.0.ARN` AS runtimeArn
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS gw
LEFT OUTER JOIN `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS rt
  ON rt.eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND rt.`resources.0.type` IN ('AWS::BedrockAgentCore::Runtime', 'AWS::BedrockAgentCore::RuntimeEndpoint')
  AND rt.eventTime >= gw.eventTime
WHERE gw.eventSource = 'bedrock-agentcore.amazonaws.com'
  AND gw.eventName = 'InvokeGateway'
ORDER BY gw.eventTime DESC
LIMIT 50

크로스 파이프라인 상관관계 쿼리

위의 쿼리들은 CloudTrail만으로 작동합니다. 아래 쿼리들은 CloudTrail을 Bedrock Model Invocation Logging 및 ADOT 스팬과 조인하여 단일 파이프라인만으로는 답할 수 없는 질문에 대응합니다.

사전 요구사항

이 쿼리들은 세 가지 파이프라인 모두가 활성화되어 있어야 합니다:

• Bedrock 및 AgentCore 관리 및 데이터 이벤트와 함께 YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP에 전달되는 CloudTrail
• Bedrock Model Invocation Logging 활성화, bedrock-model-invocation-logging에 전달
• Agent Telemetry (ADOT SDK)가 aws/spans에 전달
• 이 위젯 생성 시 쿼리 언어를 SQL로 설정 (모든 상관관계 쿼리는 OpenSearch SQL 사용)

상관관계 키

조인	키 필드	참고
CloudTrail ↔ Model Invocation Logging	requestID (CT) = requestId (Invocation Log)	동일한 Bedrock API 호출, 다른 관점
CloudTrail ↔ ADOT spans	requestID (CT) = attributes.aws.request_id (span)	둘 다 동일한 Bedrock 요청을 참조
ADOT spans ↔ Model Invocation Logging	attributes.aws.request_id (span) = requestId (Invocation Log)	동일한 모델 호출, 스팬에 지연 시간 포함, MIL에 콘텐츠 포함
에이전트 세션 간	attributes.session.id (spans)	에이전트 프레임워크가 세션을 설정; CloudTrail 또는 MIL에는 없음

각 쿼리 펼치기

아래 쿼리 제목을 클릭하면 전체 설명, 메타데이터, SQL 문을 볼 수 있습니다.

Query 18: 누가 무엇을 질문했고, 모델은 무엇을 답했는가?

CloudTrail 호출자 자격 증명과 Bedrock Model Invocation Logging 프롬프트 및 응답 콘텐츠를 조인합니다

• 목적: CloudTrail(호출자 자격 증명, 소스 IP)과 Bedrock Model Invocation Logging(프롬프트 및 응답 콘텐츠)을 requestId로 조인합니다. "누가 모델에 무엇을 질문했고, 모델이 무엇을 답했는가?"에 답하기 위해 자주 사용되는 쿼리입니다 — 보안 감사, 컴플라이언스 리뷰, 할루시네이션 조사의 기초입니다. 예: 고객이 불쾌한 모델 응답을 보고합니다; 이 쿼리는 호출자의 IAM 역할, 소스 IP, 전송된 정확한 프롬프트, 사용된 추론 파라미터, 응답을 한 행에 제공합니다. (Generative AI Security Scoping Matrix Governance & Compliance 차원 — 데이터 주권 및 컴플라이언스 리뷰 프로세스를 지원하는 감사 추적 — 및 Agentic AI Security Scoping Matrix Audit & Logging 차원 — 자격 증명 컨텍스트를 포함한 액션 레벨 활동 추적을 구현합니다.)
• 소스: YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP + bedrock-model-invocation-logging
• 뷰: 테이블
• 쿼리 언어: OpenSearch SQL

Query 18: Who Asked What, and What Did the Model Say?

SELECT
  ct.eventTime AS timestamp,
  ct.`userIdentity.arn` AS caller,
  ct.sourceIPAddress AS sourceIP,
  ct.eventName AS api,
  ct.`userIdentity.inScopeOf.credentialsIssuedTo` AS lambdaFunction,
  ct.requestID AS requestId,
  ct.`additionalEventData.inputTokens` AS inputTokens,
  ct.`additionalEventData.outputTokens` AS outputTokens,
  inv.`input.inputBodyJson.messages.0.content.0.text` AS prompt,
  inv.`input.inputBodyJson.inferenceConfig.temperature` AS temperature,
  inv.`input.inputBodyJson.inferenceConfig.maxTokens` AS maxTokens,
  inv.`output.outputBodyJson.stopReason` AS stopReason,
  inv.`output.outputBodyJson.output.message.content.0.text` AS response,
  inv.`output.outputBodyJson.usage.cacheReadInputTokens` AS cacheReadTokens,
  inv.`output.outputBodyJson.usage.cacheCreationInputTokens` AS cacheWriteTokens,
  inv.inferenceRegion
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS ct
LEFT OUTER JOIN `bedrock-model-invocation-logging` AS inv
  ON ct.requestID = inv.requestId
WHERE ct.eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND ct.eventName IN ('InvokeModel', 'InvokeModelWithResponseStream',
                        'Converse', 'ConverseStream')
ORDER BY ct.eventTime DESC
LIMIT 20

Query 19: 호출자 자격 증명과 연결된 에이전트 세션 성능

ADOT 스팬과 CloudTrail을 조인하여 에이전트 세션 성능을 호출자 자격 증명에 연결합니다

• 목적: ADOT 스팬(session.id, 지연 시간, 토큰 수)과 CloudTrail(호출자 IAM 역할, 소스 IP)을 requestId로 조인합니다. "이 에이전트 세션 뒤에 어떤 IAM 자격 증명이 있고, 성능은 어떠한가?"에 답합니다. 예: ADOT 대시보드에서 p95 지연 시간이 12초인 느린 에이전트 세션을 보여줍니다; 이 쿼리는 특정 Lambda 함수 또는 비용이 많이 드는 모델을 호출하는 AgentCore 런타임에 의해 트리거되고 있음을 밝혀줍니다 — 이제 호출자의 모델 선택을 튜닝할 수 있습니다.
• 소스: aws/spans + YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP
• 뷰: 테이블
• 쿼리 언어: OpenSearch SQL

Query 19: Agent Session Performance with Caller Identity

SELECT
  spans.`attributes.session.id` AS sessionId,
  spans.traceId,
  spans.`attributes.gen_ai.request.model` AS model,
  spans.durationNano / 1000000 AS latencyMs,
  spans.`attributes.gen_ai.usage.input_tokens` AS inputTokens,
  spans.`attributes.gen_ai.usage.output_tokens` AS outputTokens,
  ct.`userIdentity.arn` AS caller,
  ct.sourceIPAddress AS sourceIP,
  ct.`userIdentity.inScopeOf.issuerType` AS callerType,
  ct.`userIdentity.inScopeOf.credentialsIssuedTo` AS callerResource
FROM `aws/spans` AS spans
LEFT OUTER JOIN `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS ct
  ON spans.`attributes.aws.request_id` = ct.requestID
WHERE spans.`resource.attributes.aws.service.type` = 'gen_ai_agent'
  AND spans.`attributes.gen_ai.system` = 'aws.bedrock'
ORDER BY spans.`attributes.session.id`, spans.startTimeUnixNano DESC
LIMIT 50

Query 20: 전체 세 파이프라인 조인 — 세션, 콘텐츠, 성능

세 개의 로그 그룹을 requestId로 조인하여 단일 모델 호출의 통합 뷰를 제공합니다

• 목적: 세 개의 로그 그룹을 requestId로 조인하여 에이전트 세션(ADOT), 모델 호출 콘텐츠(Model Invocation Logging), 호출자 자격 증명(CloudTrail)을 포함하는 단일 행을 제공합니다. 이는 전체 텔레메트리 스택에서 단일 모델 호출의 통합 뷰입니다. 누가 호출했는지, 무엇을 질문했는지, 모델이 무엇을 답했는지, 소요 시간, 속한 에이전트 세션 등 모든 것이 필요한 심층 이벤트 조사에 사용하세요.
• 소스: YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP + bedrock-model-invocation-logging + aws/spans
• 뷰: 테이블
• 쿼리 언어: OpenSearch SQL

Query 20: Full Three-Pipeline Join

SELECT
  ct.eventTime AS timestamp,
  ct.`userIdentity.arn` AS caller,
  ct.sourceIPAddress AS sourceIP,
  spans.`attributes.session.id` AS sessionId,
  spans.traceId,
  spans.durationNano / 1000000 AS latencyMs,
  inv.modelId,
  inv.`input.inputBodyJson.inferenceConfig.temperature` AS temperature,
  inv.`input.inputBodyJson.messages.0.content.0.text` AS prompt,
  inv.`output.outputBodyJson.output.message.content.0.text` AS response,
  inv.`output.outputBodyJson.stopReason` AS stopReason,
  inv.`input.inputTokenCount` AS inputTokens,
  inv.`output.outputTokenCount` AS outputTokens
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS ct
LEFT OUTER JOIN `bedrock-model-invocation-logging` AS inv
  ON ct.requestID = inv.requestId
LEFT OUTER JOIN `aws/spans` AS spans
  ON ct.requestID = spans.`attributes.aws.request_id`
WHERE ct.eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND ct.eventName IN ('InvokeModel', 'Converse', 'ConverseStream')
ORDER BY ct.eventTime DESC
LIMIT 20

Query 21: 가드레일 수정과 다운스트림 모델 콘텐츠 상관관계

CloudTrail에서 가드레일 변경을 찾고 변경 후 모델 응답과 상관시킵니다

• 목적: CloudTrail에서 UpdateGuardrail 또는 DeleteGuardrail 이벤트를 찾고 변경 후 시간 범위의 모델 응답과 상관시킵니다. 가드레일 수정이 검증되지 않은 또는 정책 위반 모델 출력을 선행했는지 탐지합니다. 예: UpdateGuardrail에 대한 보안 알림이 트리거됩니다; 이 쿼리는 약화된 가드레일 하에서 생성된 모델 응답을 즉시 보여주어 검토할 수 있습니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 — 동적 행동 모니터링 — 및 Generative AI Security Scoping Matrix Risk Management 차원 — 가드레일 수정 및 다운스트림 영향 탐지를 구현합니다.)
• 소스: YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP + bedrock-model-invocation-logging
• 뷰: 테이블
• 쿼리 언어: OpenSearch SQL

Query 21: Guardrail Modification Correlated with Model Content

SELECT
  ct.eventTime AS guardrailChangeTime,
  ct.`userIdentity.arn` AS whoChangedGuardrail,
  ct.eventName AS changeType,
  inv.timestamp AS modelCallTime,
  inv.`identity.arn` AS modelCaller,
  inv.modelId,
  inv.`output.outputBodyJson.stopReason` AS stopReason,
  inv.`output.outputBodyJson.output.message.content.0.text` AS response
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS ct
LEFT OUTER JOIN `bedrock-model-invocation-logging` AS inv
  ON inv.timestamp >= ct.eventTime
WHERE ct.eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
  AND ct.eventName IN ('UpdateGuardrail', 'DeleteGuardrail', 'DeleteGuardrailVersion')
ORDER BY ct.eventTime DESC
LIMIT 50

Query 22: 크로스 서비스 접근 거부가 있는 에이전트 세션

ADOT 에이전트 세션과 동일 위임 역할의 CloudTrail AccessDenied 이벤트를 상관시킵니다

• 목적: ADOT 에이전트 세션과 동일 위임 역할의 CloudTrail AccessDenied 이벤트를 상관시킵니다. "어떤 에이전트 세션이 다운스트림 서비스에서 권한 오류를 트리거했는가?"에 답합니다. 예: 에이전트가 도구에서 5xx 응답을 반환합니다; 이 쿼리는 근본 원인이 도구 자체가 아닌 다운스트림 서비스에서의 IAM 거부인지를 보여줍니다 — 종종 잘못 구성된 에이전트 권한 경계입니다.
• 소스: aws/spans + YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP
• 뷰: 테이블
• 쿼리 언어: OpenSearch SQL

Query 22: Agent Session with Cross-Service Access Denied

SELECT
  spans.`attributes.session.id` AS sessionId,
  spans.`resource.attributes.service.name` AS agentService,
  ct.eventTime AS denialTime,
  ct.`userIdentity.arn` AS agentRole,
  ct.eventSource AS blockedService,
  ct.eventName AS blockedAction,
  ct.errorCode,
  ct.errorMessage
FROM `aws/spans` AS spans
LEFT OUTER JOIN `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP` AS ct
  ON ct.`userIdentity.arn` = spans.`attributes.aws.local.service`
WHERE spans.`resource.attributes.aws.service.type` = 'gen_ai_agent'
  AND ct.errorCode IN ('AccessDenied', 'UnauthorizedOperation')
  AND ct.`userIdentity.type` = 'AssumedRole'
  AND ct.eventSource IN (
    's3.amazonaws.com', 'lambda.amazonaws.com',
    'kms.amazonaws.com', 'secretsmanager.amazonaws.com',
    'sagemaker.amazonaws.com'
  )
ORDER BY ct.eventTime DESC
LIMIT 50

성능 참고사항

CloudWatch Logs Insights SQL의 크로스 로그 그룹 JOIN은 대규모 데이터셋에서 느릴 수 있습니다. 긴 시간 범위의 대시보드 위젯으로 예약하기 전에 좁은 시간 범위(최근 15분, 최근 1시간)로 테스트하세요. 지속적인 상관관계를 위해서는 세 로그 그룹 모두를 단일 대상(S3, OpenSearch)으로 내보내고 그곳에서 조인을 실행하는 것을 고려하세요.

Metric Filters

Metric filters는 CloudTrail 로그 이벤트에서 값을 추출하고 사용자 지정 CloudWatch 메트릭을 생성하도록 설계되어 있으며, 지속적인 쿼리 실행 없이도 거의 실시간 알림을 가능하게 합니다. 필터 패턴 구문은 JSON 속성 셀렉터를 사용하여 CloudTrail 이벤트 레코드의 특정 필드를 매칭합니다. 아래 필터는 AI 워크로드 보안 이벤트에 특화되어 있으며, Bedrock 리소스에 대한 비인가 접근, 에이전트 활동 이상, 가드레일 수정, AI 인프라 구성 변경을 탐지합니다.

Bedrock Access & Activity

Metric Filter 1: Bedrock 서비스에 대한 비인가 접근

Bedrock API에 대한 AccessDenied 및 UnauthorizedOperation 오류를 캡처합니다

단일 자격 증명에서 Bedrock 호출 거부가 갑자기 증가하면 반복적인 의도하지 않은 접근 시도이거나, 에이전트가 인가된 범위 외의 모델 또는 지식 기반에 접근하려는 시도를 나타내는 경우가 많습니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && (($.errorCode = "AccessDenied") || ($.errorCode = "UnauthorizedOperation")) }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockUnauthorizedAccess

Metric Filter 2: Bedrock 에이전트 호출

Bedrock 에이전트 및 인라인 에이전트의 호출을 집계합니다

에이전트는 단일 호출 내에서 여러 서비스에 걸쳐 다수의 API 호출을 연쇄할 수 있어 높은 영향도의 공격 표면이 됩니다. 이 메트릭을 추적하여 인식되지 않은 호출자에 의해 에이전트가 트리거되고 있음을 나타낼 수 있는 예기치 않은 에이전트 활동이나 볼륨 급증을 감지하세요.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "InvokeAgent" || $.eventName = "InvokeInlineAgent") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockAgentInvocations

Metric Filter 3: Bedrock Knowledge Base 검색 활동

Knowledge Base에 대한 Retrieve 및 RetrieveAndGenerate 호출을 추적합니다

Knowledge Base에는 조직의 독점 데이터가 포함되어 있으며, 비정상적인 검색 활동은 비인가 데이터 접근을 나타낼 수 있습니다. 예기치 않은 자격 증명이나 볼륨 급증을 모니터링하세요.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "Retrieve" || $.eventName = "RetrieveAndGenerate") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockKnowledgeBaseRetrievals

Metric Filter 6: Bedrock 모델 호출 볼륨

기준선 설정 및 급증 탐지를 위해 모든 Bedrock 모델 호출을 집계합니다

이 메트릭을 사용하여 정상적인 AI 모델 사용량의 기준선을 수립하고, 의도하지 않은 자동화 활동, 의도하지 않은 자격 증명 사용, 또는 의도하지 않은 재귀 순환에 빠진 에이전트를 나타낼 수 있는 볼륨 급증을 감지하세요.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "InvokeModel" || $.eventName = "InvokeModelWithResponseStream" || $.eventName = "Converse" || $.eventName = "ConverseStream" || $.eventName = "InvokeModelWithBidirectionalStream" || $.eventName = "GetAsyncInvoke" || $.eventName = "StartAsyncInvoke") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockModelInvocations

Metric Filter 8: Bedrock Flow 호출

Bedrock Prompt Flow 별칭에 대한 InvokeFlow 호출을 추적합니다

Flow는 다단계 AI 파이프라인을 오케스트레이션합니다. 익숙하지 않은 자격 증명으로부터의 예기치 않은 플로우 호출이나 예상치 못한 볼륨 변화는 인식되지 않은 자격 증명이 오케스트레이션 로직을 트리거하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이는 AWS::Bedrock::FlowAlias advanced event selector로 캡처되는 데이터 이벤트입니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "InvokeFlow") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockFlowInvocations

Metric Filter 21: Bedrock 세션 활동

다중 턴 Bedrock 대화의 세션 수준 API 작업을 집계합니다

세션은 다중 턴 대화에서 상태를 유지합니다. 이 메트릭을 추적하여 의도하지 않은 대화형 AI 리소스 사용을 나타낼 수 있는 예기치 않은 세션 생성 또는 액세스 패턴을 감지하세요. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 — 에이전트-시스템 상호작용 관리 및 세션 흐름 제어를 구현합니다.)

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::Bedrock::Session") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockSessionOperations

Metric Filter 22: Bedrock Flow 실행 활동

프롬프트 흐름 실행을 모니터링하기 위한 흐름 실행 작업을 집계합니다

흐름 실행은 다단계 AI 파이프라인의 활성 실행을 나타냅니다. 예기치 않은 볼륨 변화는 AI 파이프라인의 의도하지 않은 오케스트레이션 또는 재시도 루프에 갇힌 흐름을 나타냅니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Orchestration 차원 — 실행 흐름 제어 및 에이전트-시스템 상호작용 관리를 구현합니다.)

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::Bedrock::FlowExecution") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockFlowExecutions

Metric Filter 23: Bedrock 데이터 자동화 호출

문서 및 미디어 처리를 위한 데이터 자동화 호출을 집계합니다

데이터 자동화는 AI 파이프라인을 통해 문서, 이미지 및 미디어를 처리합니다. 의도하지 않은 호출은 문서를 처리하거나 자동화 워크플로우를 통해 의도된 경계 밖으로 데이터를 이동시킬 수 있습니다. (Generative AI Security Scoping Matrix Governance & Compliance 차원 — 데이터 처리 작업에 대한 감사 추적을 구현합니다.)

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation" || $.resources[0].type = "AWS::Bedrock::DataAutomationProject") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockDataAutomationInvocations

Metric Filter 24: Bedrock 도구 호출

도구 사용 작업에 대한 Bedrock 도구 API 활동을 집계합니다

도구 이벤트는 모델이 대화 중에 도구를 호출할 때를 캡처합니다 — 이는 모델이 실제 세계에서 수행하는 작업입니다. 예기치 않은 급증은 모델이 의도된 범위를 벗어나 작동하거나 인식되지 않은 호출자가 도구 사용을 트리거하고 있음을 나타냅니다. (Agentic AI Security Scoping Matrix Guardrails 차원 — 도구 사용 작업에 대한 행동 모니터링을 구현합니다.)

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::Bedrock::Tool") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockToolInvocations

Guardrails & Configuration

Metric Filter 4: Bedrock Guardrail 수정

Bedrock Guardrails에 대한 생성, 업데이트, 삭제 작업을 캡처합니다

Guardrails는 AI 워크로드에 콘텐츠 필터링, 주제 제한 및 안전 제어를 적용합니다. 모든 수정 — 특히 삭제 — 은 AI 안전 제어의 효과를 저하시키며, 즉각적인 검토를 트리거해야 합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "CreateGuardrail" || $.eventName = "UpdateGuardrail" || $.eventName = "DeleteGuardrail" || $.eventName = "DeleteGuardrailVersion") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockGuardrailChanges

Metric Filter 5: Bedrock 모델 호출 로깅 구성 변경

Bedrock의 모델 호출 로깅 구성에 대한 변경 또는 삭제를 감지합니다

호출 로깅을 비활성화하면 프롬프트 및 응답 콘텐츠가 더 이상 감사를 위해 캡처되지 않습니다. 로깅을 다시 활성화하면 이 텔레메트리가 복원됩니다. 0이 아닌 값은 우선적인 검토를 트리거해야 합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.eventName = "PutModelInvocationLoggingConfiguration" || $.eventName = "DeleteModelInvocationLoggingConfiguration") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockLoggingConfigChanges

Metric Filter 7: AI 서비스 역할에 대한 IAM 권한 변경

AI 서비스 역할 권한을 에스컬레이션할 수 있는 IAM 정책 변경을 캡처합니다

AI 서비스 역할에 대한 IAM 권한 변경을 모니터링하여 최소 권한이 유지되고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "iam.amazonaws.com") && ($.eventName = "AttachRolePolicy" || $.eventName = "DetachRolePolicy" || $.eventName = "PutRolePolicy" || $.eventName = "DeleteRolePolicy") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AIRolePermissionChanges

Metric Filter 13: CloudTrail Insights 이상 이벤트

비정상적인 API 패턴을 나타내는 CloudTrail Insights 이벤트를 캡처합니다

Insights가 관리 이벤트와 데이터 이벤트 모두에 대해 활성화되어 있으므로, 이 필터는 전체 AI 워크로드 표면에서 이상 징후를 표면화합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventCategory = "Insight") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: CloudTrailInsightsAnomalies

Metric Filter 14: CloudTrail 로깅 중단

로깅 중지, 트레일 삭제 또는 트레일 구성 수정 시도를 캡처합니다

감사 추적을 비활성화하면 AI 인프라에 대한 이 활동이 더 이상 텔레메트리에 캡처되지 않습니다. 0이 아닌 모든 값은 즉각적인 조사가 필요합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventName = "StopLogging") || ($.eventName = "DeleteTrail") || ($.eventName = "UpdateTrail") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: CloudTrailLoggingDisruption

Metric Filter 25: Automated Reasoning 정책 변경

자동화된 추론 정책 및 해당 버전에 대한 활동을 캡처합니다

Automated Reasoning 정책은 형식 논리를 통해 검증 가능한 AI 출력을 제공합니다. 이러한 정책에 대한 변경은 검증 범위를 축소할 수 있으며, 모든 수정은 검토를 트리거해야 합니다. (Generative AI Security Scoping Matrix Risk Management 차원 — 가드레일 무결성 모니터링을 구현합니다.)

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy" || $.resources[0].type = "AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: BedrockAutomatedReasoningChanges

Network & Cross-Service

Metric Filter 9: AI 서비스 전반의 VPC 엔드포인트 액세스 거부

Bedrock, S3, Lambda에 대한 VpceAccessDenied 오류를 캡처합니다

이는 VPC 내부의 트래픽이 VPC 엔드포인트 정책에 의해 차단되었음을 나타냅니다 — 잘못된 엔드포인트를 통해 서비스에 도달하려는 잘못 구성된 에이전트이거나, 프라이빗 네트워크 내에서 AI 리소스에 접근하려는 무단 워크로드입니다.

Filter Pattern:

{ ($.errorCode = "VpceAccessDenied") && ($.eventSource = "bedrock.amazonaws.com" || $.eventSource = "s3.amazonaws.com" || $.eventSource = "lambda.amazonaws.com") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AIServicesVpceAccessDenied

Metric Filter 10: 에이전트 크로스 서비스 액세스 거부

다운스트림 서비스에서 에이전트 실행 역할의 AccessDenied 오류를 캡처합니다

Bedrock 에이전트 실행 역할이 Amazon S3, Lambda, KMS 또는 SageMaker 리소스에 접근하려 할 때 발생하는 AccessDenied 오류를 캡처합니다. Bedrock 에이전트는 IAM 역할을 수임하여 액션 그룹 및 지식 기반 데이터 소스와 상호작용합니다 — 해당 역할이 다운스트림 리소스에 대한 액세스를 거부당하면, 이는 에이전트 권한 경계가 잘못 구성되었거나 에이전트가 의도된 범위 밖의 리소스에 접근하고 있음을 나타냅니다. 이는 에이전트-리소스 간 액세스 제어 예외에 대한 핵심 탐지입니다.

Filter Pattern:

{ ($.errorCode = "AccessDenied") && ($.userIdentity.type = "AssumedRole") && ($.eventSource = "s3.amazonaws.com" || $.eventSource = "lambda.amazonaws.com" || $.eventSource = "kms.amazonaws.com" || $.eventSource = "sagemaker.amazonaws.com" || $.eventSource = "secretsmanager.amazonaws.com") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCrossServiceAccessDenied

튜닝 가이드

이 필터는 AI 인접 서비스에 대한 모든 AssumedRole 액세스 거부를 캡처합니다. 환경에 노이즈를 생성하는 비-AI 수임 역할이 있는 경우, Bedrock 에이전트 실행 역할 이름(예: AmazonBedrockExecutionRole 접두사가 있는 역할)만 일치하도록 $.userIdentity.sessionContext.sessionIssuer.userName 조건을 추가하여 필터를 좁히세요.

Metric Filter 11: Amazon S3 AI 학습 데이터 쓰기 작업

S3 AI 학습 데이터 버킷에 대한 쓰기 작업을 집계합니다

S3 쓰기 전용 데이터 이벤트 셀렉터와 결합하면, 이 메트릭은 AI 학습 데이터, 모델 아티팩트 및 파이프라인 자산에 대한 무단 또는 예기치 않은 수정을 추적합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "s3.amazonaws.com") && ($.eventName = "PutObject" || $.eventName = "DeleteObject" || $.eventName = "CopyObject") && ($.readOnly IS FALSE) }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: S3AIDataWriteOperations

Metric Filter 12: Lambda AI 파이프라인 호출 볼륨

AI 파이프라인 함수의 Lambda Invoke 이벤트를 집계합니다

Lambda 프로덕션 전용 데이터 이벤트 셀렉터와 결합하면, 이 메트릭은 Lambda 기반 AI 추론 엔드포인트 또는 에이전트 액션 그룹 핸들러에 대한 무단 액세스를 나타낼 수 있는 호출 급증을 감지합니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "lambda.amazonaws.com") && ($.eventName = "Invoke" || $.eventName = "Invoke20150331") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: LambdaAIPipelineInvocations

AgentCore

Metric Filter 15: AgentCore Gateway 호출

AgentCore Gateway에 대한 모든 InvokeGateway 이벤트를 집계합니다

외부 호출자의 모든 인바운드 MCP 요청은 이 이벤트를 생성합니다. 이 메트릭을 추적하여 예기치 않은 게이트웨이 트래픽 볼륨 또는 무단 외부 액세스를 감지하세요.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.eventName = "InvokeGateway") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreGatewayInvocations

Metric Filter 16: AgentCore Gateway 인증 실패

HTTP 401 또는 403 상태 코드를 반환하는 Gateway 호출을 캡처합니다

Gateway 오류는 최상위 errorCode가 아닌 responseElements에 나타나므로, 이 필터는 응답 상태 코드 필드에서 매칭합니다. 급증은 반복적인 토큰 시도 또는 잘못 구성된 클라이언트 인증을 나타냅니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.eventName = "InvokeGateway") && ($.responseElements.statusCode = 401 || $.responseElements.statusCode = 403) }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreGatewayAuthFailures

Metric Filter 17: AgentCore 내장 도구 호출 (CodeInterpreter 및 Browser)

AgentCore의 내장 도구 — 코드 인터프리터 및 브라우저 호출을 집계합니다

이들은 영향력이 큰 에이전트 작업입니다: 코드 인터프리터는 샌드박스 환경에서 사용자 제공 코드를 실행하고, 브라우저는 외부 웹사이트를 탐색합니다. 예기치 않은 급증은 에이전트가 의도된 범위를 벗어나 작동하고 있음을 나타냅니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter" || $.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom" || $.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::Browser" || $.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreToolInvocations

Metric Filter 18: AgentCore 자격 증명 액세스 (TokenVault, OAuth2, APIKey)

AgentCore의 ID 서비스 전반에서 모든 자격 증명 검색 활동을 캡처합니다

예기치 않은 자격 증명 액세스 패턴은 부적절한 에이전트 활동 또는 권한 에스컬레이션을 나타낼 수 있습니다 — 에이전트 인프라를 통해 타사 서비스 토큰에 대한 의도하지 않은 액세스입니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::TokenVault" || $.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider" || $.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreCredentialAccess

Metric Filter 19: AgentCore 메모리 작업

에이전트 영구 메모리에 대한 읽기 및 쓰기 작업을 집계합니다

무단 메모리 액세스는 대화 기록에 대한 의도하지 않은 액세스를 허용하거나 무단 컨텍스트 수정을 허용할 수 있습니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.resources[0].type = "AWS::BedrockAgentCore::Memory") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreMemoryOperations

Metric Filter 20: AgentCore Gateway 구성 변경

AgentCore Gateway 생성, 수정 및 삭제에 대한 관리 이벤트를 캡처합니다

게이트웨이 변경은 외부 호출자가 에이전트에 접근하는 방식에 영향을 미칩니다 — 의도하지 않은 게이트웨이 생성은 에이전트 인프라에 대한 외부 액세스를 허용할 수 있습니다.

Filter Pattern:

{ ($.eventSource = "bedrock-agentcore.amazonaws.com") && ($.eventName = "CreateGateway" || $.eventName = "UpdateGateway" || $.eventName = "DeleteGateway" || $.eventName = "CreateGatewayTarget" || $.eventName = "UpdateGatewayTarget" || $.eventName = "DeleteGatewayTarget") }

• Metric Namespace: AIWorkloadMetrics
• Metric Name: AgentCoreGatewayConfigChanges

CloudWatch 알람

Section 11에서 정의한 각 메트릭 필터에 CloudWatch Alarms을 생성하세요. Amazon SNS를 통해 보안 운영 팀에 적절한 심각도 등급으로 알람 알림을 라우팅하세요. 아래 표는 각 알람에 권장되는 임계값과 평가 기간을 제공합니다.

Security Team Alarms

이러한 알람은 구성 변경, 무단 액세스 및 인증 실패 시 트리거됩니다 — SNS를 통해 보안 팀에 라우팅하세요.

Alarm Name	Metric	Threshold	Period
Bedrock Unauthorized Access	BedrockUnauthorizedAccess	> 5	5 min
Bedrock Guardrail Modification	BedrockGuardrailChanges	> 0	1 min
Bedrock Logging Config Change	BedrockLoggingConfigChanges	> 0	1 min
AI Role Permission Escalation	AIRolePermissionChanges	> 0	1 min
AI Services VPC Endpoint Access Denied	AIServicesVpceAccessDenied	> 0	5 min
Agent Cross-Service Access Denied	AgentCrossServiceAccessDenied	> 10	5 min
CloudTrail Insights Anomaly	CloudTrailInsightsAnomalies	> 0	5 min
CloudTrail Logging Disruption	CloudTrailLoggingDisruption	> 0	1 min
AgentCore Gateway Auth Failures	AgentCoreGatewayAuthFailures	> 5	5 min
AgentCore Credential Access Anomaly	AgentCoreCredentialAccess	> 50	5 min
AgentCore Gateway Config Change	AgentCoreGatewayConfigChanges	> 0	1 min
Automated Reasoning Policy Change	BedrockAutomatedReasoningChanges	> 0	1 min

AI Ops Team Alarms

이러한 알람은 볼륨 급증 및 운영 이상 시 트리거됩니다 — SNS를 통해 AI 운영 팀에 라우팅하세요.

Alarm Name	Metric	Threshold	Period
Bedrock Agent Invocation Spike	BedrockAgentInvocations	> 500	5 min
Bedrock Knowledge Base Retrieval Spike	BedrockKnowledgeBaseRetrievals	> 500	5 min
Bedrock Model Invocation Spike	BedrockModelInvocations	> 1,000	5 min
Bedrock Flow Invocation Spike	BedrockFlowInvocations	> 200	5 min
Amazon S3 AI Data Write Operations	S3AIDataWriteOperations	> 50	5 min
Lambda AI Pipeline Invocation Spike	LambdaAIPipelineInvocations	> 1,000	5 min
AgentCore Gateway Invocation Spike	AgentCoreGatewayInvocations	> 1,000	5 min
AgentCore Tool Invocation Spike	AgentCoreToolInvocations	> 500	5 min
AgentCore Memory Operations Spike	AgentCoreMemoryOperations	> 200	5 min
Bedrock Session Activity Spike	BedrockSessionOperations	> 500	5 min
Bedrock Flow Execution Spike	BedrockFlowExecutions	> 200	5 min
Bedrock Data Automation Invocation Spike	BedrockDataAutomationInvocations	> 100	5 min
Bedrock Tool Invocation Spike	BedrockToolInvocations	> 500	5 min

Contributor Insights 규칙

CloudWatch Contributor Insights는 시계열 데이터를 거의 실시간으로 분석하여 CloudWatch Logs 로그 그룹의 활동 패턴에 영향을 미치는 상위 기여자를 표면화하도록 설계되었습니다. CloudTrail 로그 그룹에 적용하면, Contributor Insights 규칙은 수동 쿼리 실행 없이 AI 워크로드 전반에서 활동을 주도하는 상위 IAM ID, 리소스 및 소스 IP를 지속적으로 식별합니다. 아래 규칙은 이 가이드에서 캡처하는 모든 이벤트 카테고리를 포함합니다: 관리 이벤트, 데이터 이벤트, 네트워크 활동 이벤트 및 보안 구성 변경.

중요

Contributor Insights 규칙은 CloudWatch Logs Standard 로그 클래스 로그 그룹에만 적용할 수 있습니다. CloudTrail 전송 로그 그룹이 Standard 클래스로 설정되어 있는지 확인하세요.

Bedrock Activity

Rule 1: Bedrock 모델을 호출하는 상위 IAM ID

가장 많은 Bedrock 모델 호출 호출을 수행하는 IAM 주체의 순위를 매깁니다

갑자기 새로운 ID가 상위 기여자로 나타나거나, 기존 ID의 크게 증가하면 우선적인 대응이 필요합니다.

Rule Name: AI-TopBedrockModelCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["InvokeModel", "InvokeModelWithResponseStream",
               "Converse", "ConverseStream",
               "InvokeModelWithBidirectionalStream",
               "GetAsyncInvoke", "StartAsyncInvoke",
               "ListAsyncInvokes"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 2: Bedrock 에이전트를 호출하는 상위 IAM ID

Bedrock 에이전트 호출을 트리거하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopBedrockAgentCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["InvokeAgent", "InvokeInlineAgent"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 3: Knowledge Base에서 검색하는 상위 IAM ID

Bedrock Knowledge Base에서 검색하는 IAM 주체의 순위를 매깁니다

Rule Name: AI-TopKnowledgeBaseCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["Retrieve", "RetrieveAndGenerate"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 4: Bedrock Flow를 호출하는 상위 IAM ID

Bedrock Prompt Flow 호출을 트리거하는 IAM 주체를 추적합니다

Rule Name: AI-TopBedrockFlowCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.eventName", "In": ["InvokeFlow"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 19: Bedrock 세션 활동별 상위 IAM ID

Bedrock 세션을 생성하고 접근하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopBedrockSessionCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.resources[0].type", "In": ["AWS::Bedrock::Session"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 20: Bedrock Flow 실행 활동별 상위 IAM ID

Bedrock 흐름 실행을 수행하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopBedrockFlowExecutionCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.resources[0].type", "In": ["AWS::Bedrock::FlowExecution"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 21: Bedrock 데이터 자동화 활동별 상위 IAM ID

문서 및 미디어 처리를 위해 Bedrock 데이터 자동화를 호출하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopBedrockDataAutomationCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.resources[0].type",
        "In": [
          "AWS::Bedrock::DataAutomationProject",
          "AWS::Bedrock::DataAutomationInvocation",
          "AWS::Bedrock::DataAutomationProfile"
        ]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.resources[0].type", "$.eventName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 22: Bedrock 도구 호출별 상위 IAM ID

Bedrock 도구 사용 작업을 트리거하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopBedrockToolCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.resources[0].type", "In": ["AWS::Bedrock::Tool"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Access Denied & Security

Rule 5: Bedrock에서 AccessDenied가 발생한 상위 IAM ID

Bedrock 리소스에 대한 액세스가 반복적으로 거부되는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-BedrockAccessDenied-TopIdentities

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.errorCode", "In": ["AccessDenied", "UnauthorizedOperation"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 6: 다운스트림 서비스 액세스가 거부된 상위 에이전트 역할

S3, Lambda, KMS, Secrets Manager 또는 SageMaker에 대한 액세스가 거부된 수임 역할을 식별합니다

Rule Name: AI-AgentCrossServiceAccessDenied

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      {
        "Match": "$.eventSource",
        "In": ["s3.amazonaws.com", "lambda.amazonaws.com",
               "kms.amazonaws.com", "secretsmanager.amazonaws.com",
               "sagemaker.amazonaws.com"]
      },
      { "Match": "$.errorCode", "In": ["AccessDenied", "UnauthorizedOperation"] },
      { "Match": "$.userIdentity.type", "In": ["AssumedRole"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventSource", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 7: AI 서비스 전반의 상위 VPC 엔드포인트 액세스 거부

VpceAccessDenied 오류를 생성하는 상위 ID 및 VPC 엔드포인트를 표면화합니다

Rule Name: AI-VpceAccessDenied-AllAIServices

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      {
        "Match": "$.eventSource",
        "In": ["bedrock.amazonaws.com", "s3.amazonaws.com", "lambda.amazonaws.com"]
      },
      { "Match": "$.errorCode", "In": ["VpceAccessDenied"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventSource", "$.vpcEndpointId", "$.eventName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 10: ID별 상위 Bedrock Guardrail 수정

Bedrock Guardrails를 수정하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-BedrockGuardrailChanges-TopIdentities

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["CreateGuardrail", "UpdateGuardrail", "DeleteGuardrail",
               "CreateGuardrailVersion", "DeleteGuardrailVersion"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 23: ID별 상위 Automated Reasoning 정책 변경

Automated Reasoning 정책을 수정하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-AutomatedReasoningChanges-TopIdentities

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.resources[0].type",
        "In": [
          "AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy",
          "AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicyVersion"
        ]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 11: 로깅 및 보안 구성 변경

로깅 비활성화, Bedrock 구성 수정 또는 버킷 정책 변경 시도를 모니터링합니다

Rule Name: AI-SecurityConfigurationChanges

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["StopLogging", "DeleteTrail", "UpdateTrail",
               "PutModelInvocationLoggingConfiguration",
               "DeleteModelInvocationLoggingConfiguration",
               "PutBucketPolicy", "DeleteBucketPolicy", "PutBucketAcl"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

노트

AgentCore 게이트웨이 구성 변경(CreateGateway, UpdateGateway, DeleteGateway, CreateGatewayTarget, UpdateGatewayTarget, DeleteGatewayTarget)은 이 규칙이 아닌 Rule 18: AgentCore Gateway Configuration Changes에서 다룹니다. Contributor Insights는 In 배열을 10개 요소로 제한하므로, 이들은 전용 규칙으로 추적됩니다.

Rule 12: 모든 AI 서비스의 상위 API 호출

Bedrock, AgentCore, S3, Lambda 및 SageMaker 전반에서 가장 빈번한 API 호출에 대한 계정 전체 보기

Rule Name: AI-TopAPICalls-AllAIServices

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      {
        "Match": "$.eventSource",
        "In": ["bedrock.amazonaws.com", "bedrock-agentcore.amazonaws.com",
               "s3.amazonaws.com", "lambda.amazonaws.com",
               "sagemaker.amazonaws.com"]
      },
      { "Match": "$.eventName", "NotIn": ["AssumeRole"] }
    ],
    "Keys": ["$.eventSource", "$.eventName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

S3 & Lambda

Rule 8: AI 학습 데이터에 접근한 상위 Amazon S3 버킷

가장 빈번하게 접근되는 S3 버킷과 접근한 주체를 식별합니다

Rule Name: AI-TopS3TrainingDataAccess

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["s3.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["GetObject", "PutObject", "DeleteObject", "CopyObject"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.requestParameters.bucketName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 9: 호출 볼륨별 상위 Lambda AI 파이프라인 함수

AI 파이프라인에서 가장 빈번하게 호출되는 Lambda 함수를 추적합니다

Rule Name: AI-TopLambdaAIPipelineInvocations

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["lambda.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.eventName", "In": ["Invoke", "Invoke20150331"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.requestParameters.functionName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

AgentCore

Rule 13: JWT Subject별 상위 AgentCore Gateway 호출자

가장 많은 Gateway 요청을 수행하는 외부 호출자(JWT sub 클레임)를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopGatewayCallers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.eventName", "In": ["InvokeGateway"] }
    ],
    "Keys": ["$.additionalEventData.jwt.claims.sub", "$.sourceIPAddress", "$.resources[0].ARN"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 14: 상위 AgentCore Gateway 인증 실패

가장 많은 인증 실패를 생성하는 소스 IP 및 JWT subject의 순위를 매깁니다

Rule Name: AI-GatewayAuthFailures-TopSources

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.eventName", "In": ["InvokeGateway"] },
      { "Match": "$.responseElements.statusCode", "In": [401, 403] }
    ],
    "Keys": ["$.sourceIPAddress", "$.additionalEventData.jwt.claims.sub", "$.resources[0].ARN"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 15: 상위 AgentCore 내장 도구 사용자

CodeInterpreter 및 Browser 도구를 호출하는 IAM 주체를 식별합니다

Rule Name: AI-TopAgentCoreToolUsers

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.resources[0].type",
        "In": [
          "AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreter",
          "AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom",
          "AWS::BedrockAgentCore::Browser",
          "AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom"
        ]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.resources[0].type", "$.eventName"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 16: 상위 AgentCore 자격 증명 접근자

TokenVault, OAuth2 및 APIKey를 통해 자격 증명에 접근하는 IAM 주체를 표면화합니다

Rule Name: AI-TopAgentCoreCredentialAccessors

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.resources[0].type",
        "In": [
          "AWS::BedrockAgentCore::TokenVault",
          "AWS::BedrockAgentCore::OAuth2CredentialProvider",
          "AWS::BedrockAgentCore::APIKeyCredentialProvider"
        ]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.resources[0].type", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 17: 상위 AgentCore 메모리 접근자

에이전트 영구 메모리에서 읽기 및 쓰기를 수행하는 IAM 주체를 추적합니다

Rule Name: AI-TopAgentCoreMemoryAccessors

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      { "Match": "$.resources[0].type", "In": ["AWS::BedrockAgentCore::Memory"] }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.resources[0].ARN"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

Rule 18: AgentCore Gateway 구성 변경

AgentCore Gateway 및 타겟의 생성, 수정, 삭제를 모니터링합니다

Rule Name: AI-AgentCoreGatewayConfigChanges

{
  "Schema": { "Name": "CloudWatchLogRule", "Version": 1 },
  "AggregateOn": "Count",
  "Contribution": {
    "Filters": [
      { "Match": "$.eventSource", "In": ["bedrock-agentcore.amazonaws.com"] },
      {
        "Match": "$.eventName",
        "In": ["CreateGateway", "UpdateGateway", "DeleteGateway",
               "CreateGatewayTarget", "UpdateGatewayTarget", "DeleteGatewayTarget"]
      }
    ],
    "Keys": ["$.userIdentity.arn", "$.eventName", "$.sourceIPAddress"]
  },
  "LogFormat": "JSON",
  "LogGroupNames": ["YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP"]
}

CloudTrail 데이터 이벤트 집계

Event Aggregation은 데이터 이벤트를 5분 요약으로 통합하여 액세스 빈도, 오류율, 가장 자주 사용되는 API 작업 등 주요 트렌드에 대한 가시성을 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 보안 모니터링 및 트렌드 분석에 권장되는 인사이트를 유지하면서 다운스트림 분석 시스템으로 전송되는 데이터 볼륨을 크게 줄입니다. 집계된 이벤트는 집계 이벤트 레코드에서 eventCategory = Aggregated 및 eventType = AwsAggregatedEvent 필드를 사용합니다.

집계 활성화

CloudTrail 콘솔로 이동하여 트레일을 선택하세요. Aggregated Events 섹션에서 Edit를 선택하고 다음 집계 템플릿을 활성화하세요:

• API Activity — API 호출 빈도, 상위 호출자, 소스 IP 분포를 포함한 데이터 이벤트의 5분 요약
• Resource Access — 누가 어떤 리소스에 얼마나 자주 접근하는지를 보여주는 AWS 리소스의 활동 패턴
• User Actions — IAM 주체별 API 호출 활동 패턴으로, 행동 이상을 식별하는 데 유용

CloudTrail 집계 이벤트 쿼리

집계된 이벤트는 eventCategory = 'Aggregated'로 CloudWatch Logs 로그 그룹의 표준 이벤트와 함께 전달됩니다. 다음 OpenSearch SQL 쿼리를 사용하여 집계된 Bedrock API 활동 요약을 표면화하세요:

Query: Aggregated Bedrock API Activity

SELECT eventTime,
       eventSource,
       `summary.primaryDimension.dimension` AS primary_dimension,
       `timeWindow.windowStart` AS window_start,
       `timeWindow.windowEnd` AS window_end
FROM `YOUR_CLOUDTRAIL_LOG_GROUP`
WHERE eventCategory = 'Aggregated'
  AND eventSource = 'bedrock.amazonaws.com'
ORDER BY eventTime DESC

다운스트림 효율성을 위한 구독 필터

SIEM 또는 Kinesis Data Firehose와 같은 다운스트림 시스템으로 전송되는 볼륨을 줄이려면, 원시 데이터 이벤트 대신 관리 이벤트와 집계된 요약만 전달하는 CloudWatch Logs 구독 필터를 생성하세요. 이를 통해 5분 집계 요약에서 권장되는 보안 인사이트를 유지하면서 다운스트림 수집 볼륨을 줄입니다.

구독 필터 패턴 (관리 + 집계 이벤트만):

{ ($.eventCategory = "Management") || ($.eventCategory = "Aggregated") }

통합 감사 및 모니터링 대시보드

보안/감사 영역(CloudTrail)과 운영 모니터링(Bedrock Model Invocation Logging 및 Agent Telemetry (ADOT SDK))을 중앙 집중식 뷰로 결합하는 통합 CloudWatch 대시보드를 구축하세요. 아래 레이아웃은 대상별로 위젯을 구성합니다 — 보안/감사는 왼쪽, 운영 모니터링은 가운데, 비용/FinOps는 오른쪽 — 그리고 상위 수준 상태 지표에서 상세 조사 쿼리까지 계층화합니다.

대시보드 이름

기본 모니터링 리전에서 AI-Workload-Security-Dashboard라는 이름으로 대시보드를 생성하세요.

권장 위젯 레이아웃

프로 팁

Logs Insights 위젯의 경우, 쿼리 소스에 따라 SQL 또는 CWLI를 쿼리 언어로 선택하세요. 크로스 로그 그룹 JOIN 쿼리(크로스 파이프라인 상관 쿼리에서 제공)는 SQL을 사용해야 합니다. 단일 로그 그룹 쿼리는 어느 것이든 사용할 수 있습니다.

Status Overview

Row 1 — 상위 수준 상태 및 주요 카운터.

Widget	Widget Type	Data Source
Alarm Status Grid	Alarm Status	CloudWatch Alarms의 모든 메트릭 필터 알람
Bedrock Model Invocations Count	Number (Metric)	AIWorkloadMetrics/BedrockModelInvocations
Total Bedrock Spend	Single value (Logs)	Model Invocation Log — 총 비용 쿼리 (FinOps 대시보드)
Agent Cross-Service Denied Count	Number (Metric)	AIWorkloadMetrics/AgentCrossServiceAccessDenied

Audit — Bedrock

Row 2 — 모델 및 에이전트 활동

Widget	Widget Type	Data Source
Top Bedrock Model Callers	Contributor Insights	Rule 1: AI-TopBedrockModelCallers
Top Bedrock Agent Callers	Contributor Insights	Rule 2: AI-TopBedrockAgentCallers

Row 3 — 데이터 및 액세스 거부

Widget	Widget Type	Data Source
Top Knowledge Base Callers	Contributor Insights	Rule 3: AI-TopKnowledgeBaseCallers
Bedrock AccessDenied Identities	Contributor Insights	Rule 5: AI-BedrockAccessDenied-TopIdentities
Agent Cross-Service Access Denied	Contributor Insights	Rule 6: AI-AgentCrossServiceAccessDenied

Row 4 — 보안 구성

Widget	Widget Type	Data Source
Guardrail Modification Events	Contributor Insights	Rule 10: AI-BedrockGuardrailChanges-TopIdentities
Logging & Security Config Changes	Contributor Insights	Rule 11: AI-SecurityConfigurationChanges
VPC Endpoint Denials	Contributor Insights	Rule 7: AI-VpceAccessDenied-AllAIServices

Row 4.6 — Bedrock 확장

Widget	Widget Type	Data Source
Session Activity	Contributor Insights	Rule 19: AI-TopBedrockSessionCallers
Flow Execution Activity	Contributor Insights	Rule 20: AI-TopBedrockFlowExecutionCallers
Data Automation Activity	Contributor Insights	Rule 21: AI-TopBedrockDataAutomationCallers
Bedrock Tool Invocations	Contributor Insights	Rule 22: AI-TopBedrockToolCallers
Automated Reasoning Changes	Contributor Insights	Rule 23: AI-AutomatedReasoningChanges-TopIdentities

Audit — AgentCore

Row 4.5 — AgentCore 활동

Widget	Widget Type	Data Source
Gateway Traffic by JWT Subject	Contributor Insights	Rule 13: AI-TopGatewayCallers
Gateway Auth Failures	Contributor Insights	Rule 14: AI-GatewayAuthFailures-TopSources
AgentCore Tool Usage	Contributor Insights	Rule 15: AI-TopAgentCoreToolUsers
Credential Access Patterns	Contributor Insights	Rule 16: AI-TopAgentCoreCredentialAccessors
Memory Access Patterns	Contributor Insights	Rule 17: AI-TopAgentCoreMemoryAccessors
Gateway Config Changes	Contributor Insights	Rule 18: AI-AgentCoreGatewayConfigChanges

Monitoring & Cost

Row 5 — 모델 성능

Widget	Widget Type	Data Source
Completion Rate (ok vs truncated)	Time series (Logs)	Model Invocation Log — DevOps 쿼리 (DevOps 대시보드)
Cross-Region Latency by Model	Table (Logs)	Model Invocation Log — 지연 시간 쿼리

Row 6 — 에이전트 워크플로우

Widget	Widget Type	Data Source
Agent Traces vs Errors	Time series (Logs)	ADOT aws/spans — 에이전트 오류 쿼리
Component Performance (P95)	Table (Logs)	ADOT aws/spans — 컴포넌트 분석

Row 7 — 비용 (FinOps)

Widget	Widget Type	Data Source
Cost Distribution by Model	Pie (Logs)	Model Invocation Log — 모델별 비용
Top 10 Spenders by Role	Table (Logs)	Model Invocation Log — 상위 지출자

Investigation & Correlation

Row 8 — 조사

Widget	Widget Type	Data Source
Config Change Log Table	Logs Insights (SQL)	Query 7: 모든 AI 인프라 구성 변경
Bedrock Calls by Source IP	Logs Insights (SQL)	Query 6: 예기치 않은 IP에서의 Bedrock 및 AgentCore 호출
AgentCore Credential Access	Logs Insights (SQL)	Query 14: 무단 자격 증명 액세스 감지
AgentCore Gateway Auth Failures	Logs Insights (SQL)	Query 11: Gateway 인증 실패
Bedrock Session & Flow Execution Activity	Logs Insights (SQL)	Query 23: Bedrock 세션 활동
Data Automation & Tool Activity	Logs Insights (SQL)	Query 25: Bedrock 데이터 자동화 활동
Automated Reasoning Policy Changes	Logs Insights (SQL)	Query 27: Automated Reasoning 정책 활동

Row 9 — 크로스 파이프라인 상관관계

Widget	Widget Type	Data Source
Who Asked What, Model Response	Logs Insights (SQL)	Query 18: CloudTrail + Invocation Log 조인
Agent Session with Identity	Logs Insights (SQL)	Query 19: ADOT + CloudTrail 조인
Full Three-Pipeline View	Logs Insights (SQL)	Query 20: 세 파이프라인 전체 조인

노트

Row 5-7은 동반 가이드 Custom Dashboards for GenAI Telemetry의 쿼리를 사용합니다. 여기에 중복하지 않고 해당 쿼리를 직접 사용하세요.

결론 및 다음 단계

이 가이드는 AWS에서 AI 워크로드를 위한 엔드투엔드 모니터링 및 감사 아키텍처를 다루었습니다 — 세 가지 텔레메트리 파이프라인, 각각의 활성화, CloudTrail 특정 탐지(메트릭 필터, 알람, Contributor Insights)(Bedrock 및 AgentCore 데이터 이벤트 모두), CloudTrail을 Bedrock Model Invocation Logging 및 ADOT 스팬과 조인하는 크로스 파이프라인 상관 쿼리, 그리고 통합 CloudWatch 대시보드. 각 섹션은 구현 개요의 단계별 로드맵에 따라 점진적으로 구현되도록 설계되었습니다.

핵심 아이디어: CloudTrail만으로는 누가 무엇을 했는지를 보여주고, Model Invocation Logging은 모델이 무엇을 말했는지를 보여주며, ADOT는 에이전트가 어떻게 수행했는지를 보여줍니다. AgentCore 데이터 이벤트를 통해 CloudTrail은 이제 에이전트가 실제로 무엇을 했는지도 보여줍니다 — 어떤 도구를 호출했는지, 어떤 자격 증명에 접근했는지, 어떤 게이트웨이가 트래픽을 수신했는지, 메모리에 무엇을 저장했는지. 가치는 조사 중에 이러한 신호를 조인하는 데서 나옵니다 — 단일 파이프라인으로는 모든 질문에 답할 수 없습니다.

이러한 기능을 함께 사용하면 Generative AI Security Scoping Matrix 및 Agentic AI Security Scoping Matrix에서 정의한 보안 차원에 대한 구체적인 구현을 제공합니다.

다음 단계

1. Phase 1부터 시작하세요. 세 가지 텔레메트리 파이프라인을 모두 활성화하세요. 나머지 두 가지(Model Invocation Logging, ADOT)가 상관 쿼리를 가능하게 합니다.
2. CloudTrail Bedrock 데이터 이벤트를 활성화하세요. AI 워크로드 감사를 위한 중요한 단계입니다.
3. CloudTrail AgentCore 데이터 이벤트를 활성화하세요. Gateway 및 자격 증명 액세스(그룹 2 및 3)부터 시작한 다음, 기준 볼륨을 설정한 후 내장 도구 및 메모리(그룹 1 및 4)로 확장하세요.
4. 기준선을 검증하세요. Security Analytics의 쿼리 2와 4, 그리고 Security Analytics의 AgentCore 탭에서 쿼리 12-14를 실행하여 알람 임계값을 설정하기 전에 정상 사용량을 확립하세요.
5. 응답을 자동화하세요. CloudWatch Alarms를 Amazon SNS 주제, AWS Lambda 함수 또는 Systems Manager 런북에 연결하여 탐지와 교정 사이의 격차를 줄이세요.
6. GuardDuty와 통합하세요. Amazon GuardDuty는 여기서의 맞춤 모니터링을 보완하는 관리형 위협 탐지를 제공합니다. GuardDuty는 탐지 규칙을 유지할 필요 없이 CloudTrail 이벤트에서 알려진 위협 패턴을 분석합니다.
7. 비용을 검토하세요. 데이터 이벤트, Insights 분석 및 네트워크 활동 이벤트는 모두 요금이 발생합니다. CloudTrail 요금 페이지 및 데이터 이벤트 수집 최적화의 볼륨 감소 전략을 사용하세요.

동반 가이드

• Generative AI Security Scoping Matrix — 생성형 AI 워크로드를 위한 보안 차원 (Governance & Compliance, Legal & Privacy, Risk Management, Controls, Resilience)
• Agentic AI Security Scoping Matrix — 에이전틱 AI 시스템을 위한 보안 차원 (Identity, Data, Audit & Logging, Guardrails, Scope, Orchestration)
• GenAI Observability on AWS — Bedrock Model Invocation Logging 및 Agent Telemetry (ADOT SDK) 파이프라인에 대한 심층 가이드
• Custom Dashboards for GenAI Telemetry — 바로 사용할 수 있는 쿼리가 포함된 페르소나 기반 대시보드 (DevOps, FinOps)