# AWS Bedrock 多租户分析系统实现行级数据隔离

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 6月30日 · 探所 Curio

_PAR Technology 详解企业级 LLM 应用如何通过三层架构保障多租户数据安全，对构建 Agent 系统的企业有参考价值。_

PAR Technology（餐饮行业 SaaS）在 AWS Bedrock 上构建了生产级文本转 SQL 分析 Agent，核心挑战是在同一数据库中为不同租户、不同权限的用户确保数据隔离。方案采用三层安全架构：第一层通过 AWS SigV4 签名保护 API 请求完整性；第二层用 Claude Sonnet 4 进行语义验证（防止模型幻觉或偏离数据边界）；第三层用 Split-Plane SQL 在数据库层强制行级隔离。每层独立运作，即使前层被绕过，后层仍能阻止跨租户数据泄露。该架构规避了「依赖 LLM 遵循指令」的非确定性风险，改由架构层面强制执行安全边界。

1. **问题的复杂性** — 多租户系统中相同查询对不同用户返回不同结果。例如「上周总销售额」，特许经营主管看到自己 2 家门店的 8.4 万美元，品牌经理看到全国 200 家门店的 920 万美元。两个答案都正确，但用错数据即为合规失败和商业信息泄露。
2. **LLM 不是安全边界** — 初版方案依赖提示词指导 LLM 应用用户业务 ID 过滤，但 LLM 是概率生成器非确定策略引擎。即使连续一万次正确应用过滤，第一万零一次也可能遗漏、幻觉或误解，在多租户生产环境中不可接受。
3. **三层硬隔离** — 请求依序流经：SigV4 签名验证（认证身份）→ Bedrock 语义验证（验证意图）→ Split-Plane SQL（数据库层强制行级隔离）。每层独立，LLM 被置于架构内部而非顶层，无法逾越隔离边界。

## 来源
1. [aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/multi-tenant-llm-analytics-with-row-level-security-how-we-built-a-secure-agent-on-aws/)

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