如果您怀疑 AWS Bedrock 正在使用您的输入数据进行模型训练，并且需要确保数据隐私，请首先查看 AWS 的文档和服务协议。AWS 通常会在其服务条款中概述数据使用策略，包括是否保留客户输入或用于改进模型。对于 Bedrock，请查看 AWS 官方文档中的数据隐私常见问题解答或服务条款部分。查找关于数据保留、训练实践和退出机制的明确声明。例如，某些 AWS 服务允许用户通过帐户设置或 API 参数禁用数据日志记录。如果文档不清楚，请直接联系 AWS 支持，请求他们以书面形式确认 Bedrock 的数据处理实践。
要确认是否正在使用您的数据，请启用详细的日志记录和监控。使用 AWS CloudTrail 审核 API 活动，并验证 Bedrock 端点是否正在将数据传输到外部训练管道。检查 Bedrock 是否在其 API 请求中提供可配置的参数（例如 log_requests 或 training_enabled），这些参数可以显式控制数据使用。例如，在 Amazon SageMaker 中，用户可以通过设置 enable_network_isolation 或配置数据捕获设置来禁用端点日志记录。如果 Bedrock 中存在类似选项，请应用它们。您还可以运行受控测试：发送带有唯一标识符的非敏感示例数据，并监控意外行为，例如模型响应反映从您的输入中学习到的模式。AWS VPC Flow Logs 等工具可以帮助跟踪数据出口点，以检测未经授权的传输。
要解决隐私问题，请实施技术保障措施和合同协议。首先，将 Bedrock 配置为在私有 VPC 中运行，以限制数据暴露。对传输中的数据（TLS）和静态数据（AWS KMS）使用加密来保护输入。如果 Bedrock 的条款允许选择退出数据保留，请在您的帐户中或通过 API 标志（例如，disable_training=True）启用这些设置。其次，与 AWS 签署数据处理附录 (DPA)，这在法律上约束他们遵守 GDPR 或其他隐私法规。如果仍然存在差距，请考虑替代方案，例如自托管模型（例如，将 SageMaker 与您自己的容器一起使用）或具有透明数据策略的第三方工具（例如，Hugging Face 的 Enterprise Hub，它将用户数据排除在训练之外）。记录您的配置，并通过 AWS Artifact 或 Prisma Cloud 等第三方工具定期审核合规性。