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課程時長 14 時間：
課程簡介
安全智能體操作簡介
- 確保 AI 智能體安全面臨的企業挑戰
- AgentCore 的安全優先設計原則
- 身份管理、可觀察性及合規性模組概覽
身份與訪問管理
- 智能體的角色基於的訪問控制
- 與企業 IAM 系統的聯合身份驗證
- 實作實驗室：配置安全身份及權限
會話管理與安全控制
- 會話級狀態管理
- 防止未經授權的持久化及洩漏
- 實作實驗室：強制執行安全會話策略
AI 智能體的可觀察性
- 結構化日誌及可追溯性
- 監控智能體活動的指標
- 實作實驗室：整合 AgentCore 與可觀察性儀表板
合規性與可審計性
- AI 智能體的主要合規框架
- 審計日誌及軌跡保存
- 實作實驗室：生成符合合規要求的審計軌跡
事件響應與風險緩解
- 偵測及應對安全事件
- 自動化警報及升級工作流程
- 實作實驗室：模擬合規違反場景
最佳實務與企業模式
- 受監管環境中的安全推出策略
- 設計智能體運營的治理模型
- AI 智能體合規性的未來趨勢
總結與後續步驟
最低要求
- 對企業安全模型的進階理解
- 合規框架經驗（例如 GDPR、HIPAA、SOC 2）
- 熟悉可觀察性平台及 AWS 服務
目標受眾
- 安全架構師
- 合規官員
- 可觀察性工程師
