AWS montre comment centraliser l’autorisation des agents IA avec Okta et AgentCore Gateway
Dans la deuxième partie d’une série, AWS décrit un modèle d’entreprise où Amazon Bedrock AgentCore Gateway sert de point d’entrée unique pour les agents et échange les autorisations émises par Okta Cross App Access. Des politiques Cedar lient chaque outil à un agent précis, et un second agent s’exécute sur Amazon EKS avec sa propre identité et un accès en lecture seule. AgentCore Observability et CloudWatch consignent chaque décision d’autorisation ou de refus à côté des journaux d’Okta.
AWS Machine Learning BlogPublié à l’origine le 1 min
Pourquoi c’est important
Selon AWS, cette approche sort l’autorisation de chaque serveur d’outils pour la regrouper en un seul endroit, avec un refus par défaut, et garde les permissions d’échange de jetons hors du rôle d’exécution de l’agent. L’ajout d’un agent ou d’un outil n’oblige alors pas à reconfigurer les autres. Le billet est un guide de fournisseur accompagné d’un code d’exemple qu’AWS déconseille d’utiliser en production sans examen.
Pour les affaires et les TI
Vérifiez si chacun de vos agents a sa propre identité et une politique d’outils à refus par défaut, et si les décisions des agents peuvent être consultées avec les journaux de votre fournisseur d’identité.
AWS annonce que SageMaker Inference peut maintenant diviser un GPU en partitions isolées au niveau matériel, chacune pouvant héberger un modèle différent ou une fraction de GPU. La fonction est offerte sur les instances P4d (A100), P5 (H100), G7 et G7e, avec jusqu’à sept partitions par GPU, et se configure au moyen de deux nouveaux champs d’API facultatifs.
Dans un billet de blogue d’AWS, Greenlight Financial décrit Luna, un système multiagent à deux niveaux bâti sur Amazon Bedrock AgentCore, qui traite les 3 000 à 4 000 alertes de sécurité et de risque reçues chaque mois par son centre d’opérations de sécurité. Selon l’entreprise, le premier niveau règle à lui seul 83 % des cas de façon autonome, et plus de 90 % avec un second niveau de raisonnement. Elle estime économiser de 900 à 1 800 heures de travail d’analyse courant par mois.
Selon CIO, Meta a suspendu indéfiniment une mise à jour de ses conditions d’utilisation pour les entreprises, qui lui aurait permis de récupérer du contenu sur les sites de ses clients et aurait fait porter à ceux-ci la responsabilité des erreurs de l’IA. Ces conditions, dévoilées le 19 octobre, avaient déjà été reportées au 20 novembre.
Des chercheurs de RunSybil affirment qu’une faille de sécurité de la mémoire dans CPython permet à un modèle d’IA spécialement conçu de contourner le bac à sable du moteur de gabarits Jinja et d’exécuter du code sur le serveur qui l’héberge. Ils préviennent que les fournisseurs qui laissent leurs clients téléverser leurs propres modèles pourraient être touchés. L’équipe de sécurité de Python reconnaît le bogue, mais conteste que l’évasion démontrée constitue une vulnérabilité de CPython.
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