Bedrock Data 推出 Agent DLP：为 AI 智能体装上实时数据防泄漏闸门

Bedrock Data 宣布推出 Agent DLP，一款专门面向 AI 智能体的数据防泄漏产品，并同步发布了相关研究：AI 智能体往往一部署就拥有比人类员工更广的企业数据访问权限。该产品隶属于 Bedrock Data 的 ArgusAI 平台，设计目标是在智能体运行期间检查进出 AI 智能体的数据流。

Agent DLP 会检查智能体向软件工具发出的每一个请求以及收到的每一个响应，并实时应用数据访问与监管合规策略。它通过 AWS AgentCore 和 LiteLLM 的原生钩子内联检查流量，而不是另设独立代理或网关，根据策略可以阻止、修改、脱敏或仅观察动作，并记录目标、动作、涉及的数据类型与裁决结果，形成完整的审计轨迹。

支持这项发布的研究基于超过 70PB 的匿名遥测数据、近 18 万个数据存储和 54 万多个身份，覆盖科技、金融与医疗环境。研究显示，中位应用或服务账户可以访问 55 个数据存储，而中位员工只有 3 到 4 个；79% 的非人类身份能够触及 API 密钥、令牌等已存储的机密信息。

更值得注意的是，在所有身份类型中，81% 拥有数据访问权的身份同时也能访问敏感数据，这说明广泛的权限暴露内嵌于许多企业系统之中，而非孤立的配置错误。由于 AI 智能体通常通过现有的机器身份进行认证，智能体一经部署、无需任何新增权限，就会继承其背后账户已有的访问权限，立刻成为数据风险点。

Bedrock Data 认为，传统数据防泄漏工具主要关注人类活动，例如通过邮件、终端或云应用移动文件，这种模式并不适用于以机器速度通过软件工具调用检索信息的智能体。Agent DLP 正是针对这一缺口设计，在智能体与工具交互时内联检查流量。文中举例：客服智能体调用工具获取客户详情时，如果响应中包含地址、卡号和社保号，该动作会被立即阻止；而营销智能体查询客户邮箱地址，则可在仅观察模式下放行并监控。

Bedrock Data 将此次发布与日益收紧的 AI 治理监管联系起来，点名欧盟《AI 法案》、科罗拉多州与加州的州级 AI 措施以及 ISO/IEC 42001 等规则与标准，这些要求组织说明其系统做了什么以及为什么这样做。公司援引 Gartner 的预测称，到 2026 年，至少 80% 的未授权 AI 交易将源于内部策略违规而非外部攻击，意味着主要风险可能不在于黑客攻破 AI 系统，而在于组织未能控制自家自动化智能体的行为边界。

Bedrock Data 首席执行官兼联合创始人 Bruno Kurtic 表示，十年后赢得 AI 竞争的公司，是那些把最有价值的数据交给智能体使用的公司，专有数据是竞争对手买不到也复制不了的优势，运行时治理正是把 AI 从风险话题变成增长战略的关键。波士顿咨询集团（BCG）也确认其内部使用 Bedrock Data 来解决同样的问题。