想到保護AWS應用程式安全這件事情，對一般人來說，不外乎是將EC2雲端機器的安全群組（Security Group, SG）設定完善，以及VPC 的公私環境設定清楚，同時開啟 Amazon CloudWatch 的監測功能。甚至最簡單的方式，就是將根帳號（Root Account）加密保護，並且一般人登入時需要開啟二階段驗證等。但是您知道嗎，Amazon Lex 自然語言處理的交談AI 和聊天機器人的服務，竟然也能夠與「安全」搭上關係？博弘雲端透過本篇文章帶您了解自然語言處理如何提升AWS應用程式的安全！
Amazon Lex 是什麼？
在深入解析Amazon Lex 如何提升AWS應用安全之前，先來了解什麼是Amazon Lex！Amazon Lex 是一項解決方案，讓開發人員能夠建立對話式界面，打造AI 交談和聊天機器人。Amazon Lex 使用自然語言理解（NLU）和自動語音識別（ASR）技術，使應用程式能夠理解和回應使用者的語音或文字輸入。Lex 的主要功能包括語音識別、意圖識別、對話流程管理，這項全受管人工智慧 (AI) 的服務，將可以運用在設計、建置、測試和部署交談介面至應用程式的進階自然語言模型。
最常見的應用場景，在於客服助理。Amazon Lex 可以用於自動化客戶服務查詢，提供24/7的全年無休支援，降低人力成本並提高回覆速度。除此之外，現在各大金融業都在推出的 LINE 官方機器人，或是網站中的帳戶資訊查找，都可以透過 Amazon Lex 的技術，大幅提升顧客的體驗。
Amazon Lex 如何偵測隱私資料？
然而您知道嗎？Amazon Lex 不僅能夠建立交談對話機器人，更是保護隱私資料的重要工具。在現今的數位環境中，保護個人識別資訊（PII）是消費者信任和企業誠信的基石。透過使用 Amazon Lex 和 Amazon CloudWatch Logs 的技術架構，創建獨一無二的「保護 PII 解決方案」。Amazon Lex 通常用於構建對話界面，而 CloudWatch Logs 則負責監控和分析操作數據。然而單純在這樣簡單的架構下，無意中可能會透過日誌或聊天記錄，暴露敏感數據。因此，運用 Amazon Lex 的槽位模糊化功能，以及 CloudWatch Logs 的數據保護能力，以降低此風險。
剛剛提到，Amazon Lex 提供了槽位模糊化功能，能在使用者的對話機器人中開始互動輸入文字時，即時對包括姓名、地址等 PII 進行模糊化。如此一來，能夠確保敏感數據不會在聊天日誌中被記錄下來。在具體部署中，開發人員可以在 Amazon Lex 控制台中選擇需要的 bot，設定意圖和槽位，並在槽位詳細資料中啟用模糊化功能。除此之外，藉由選擇性地擷取對話記錄，AWS組織（Organization）可以選擇性地記錄文本和音頻日誌，從而降低暴露機密資訊的風險。
如何與Amazon CloudWatch 整合達到保護隱私資料？
但是除了Amazon Lex 本身的槽化模糊功能之外，更可以整合Amazon CloudWatch的功能。在 CloudWatch Logs 中，工程師可以藉由自定義和管理的數據標識符進一步保護日誌中的 PII。這些標識符可以自動識別並遮蔽日誌事件中的敏感數據。在控制台中，技術人員可以創建數據保護政策，選擇需要的數據標識符，並將其應用於特定的日誌組。這樣額外的設置不僅增強了日誌中的數據安全性，還協助企業遵循數據保護法規。
接著在AWS組織當中，使用服務控制政策（Service Control Policies (SCPs)）來防止一般使用者對Amazon Lex 的對話介面和CloudWatch 的日誌群組進行變更，同時限制CloudWatch 日誌洞察中可查找敏感資訊的權利。透過三重的安全機制防護，運用自然語言及既有的防護工具，提升數據隱私保護的安全性！
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