Benchling 为什么要把 AI 生成的代码放到独立的“不可信代码账户”中运行？
这样可以把未受信任的执行环境与主生产账户隔离，即使沙箱被突破，存放客户数据和访问角色的生产账户也不会被直接暴露。
How Benchling secured multi-tenant AI agents with Amazon Bedrock AgentCore
（翻译）Benchling 如何用 Amazon Bedrock AgentCore 保障多租户 AI Agent 安全
资讯摘要
Learn how Benchling built a defense-in-depth security architecture to run untrusted, AI agent-generated scientific code across thousands of life sciences tenants using Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter in VPC mode, combined with Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall and VPC endpoint policies
AI 摘要
AWS 机器学习博客介绍 Benchling 如何在数千家生命科学租户间安全运行 AI Agent 生成的代码。方案采用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 的 VPC 模式，通过独立不可信代码账户、Route 53 Resolver DNS 防火墙三级策略、VPC 终端节点策略以及 AWS STS 按作业注入凭证，防止 DNS 隧道和数据外泄，并以持续集成测试验证隔离效果。
AI 问答
Route 53 Resolver DNS 防火墙的三级策略分别起什么作用？
优先级 P10 先阻断已知恶意域名；P100 只允许显式列出的 S3 等端点解析；P200 对其余所有查询返回 NODATA，从而切断 DNS 隧道等外泄路径。
Benchling 如何避免为每个租户都创建一个 IAM 角色？
它通过 AWS STS 按作业向每个 Code Interpreter 会话动态注入临时凭证，从而限定单次任务的数据访问范围，而不需要累积大量静态角色。
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