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使用Amazon Bedrock使AWS Security Hub通知更具可操作性
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
在AWS re:Invent上参与生成AI GameDay让我认识到生成AI的简单性。文章介绍了如何通过EventBridge和Lambda结合Amazon Bedrock，使Security Hub通知更具可操作性，帮助没有专职安全工程师的工程师理解和应对安全问题，包括设置步骤和示例代码。
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关键要点
- 在AWS re:Invent上参与生成AI GameDay让我认识到生成AI的简单性。
- 文章旨在帮助没有专职安全工程师的工程师理解和应对Security Hub通知。
- 架构简单：Security Hub检测 -> EventBridge -> Lambda（调用Amazon Bedrock）。
- 准备使用Bedrock需要提交访问请求，选择所需模型并填写公司信息。
- 提供了使用AWS Lambda的示例代码，使用Python编写。
- 设置Lambda超时时间，确保足够的响应时间。
- 创建EventBridge规则以接收Security Hub的通知，限制通知的严重性。
- 通过创建开放的Security Group来测试Security Hub的检测功能。
- 提供了Terraform代码示例以解决Security Hub发现的问题。
- 通过生成AI处理Security Hub通知，使其更易于理解和采取行动。
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延伸问答
如何使用Amazon Bedrock使Security Hub通知更具可操作性？
通过将Security Hub的检测结果发送到EventBridge，再由Lambda调用Amazon Bedrock，可以使通知更具可操作性。
设置Amazon Bedrock的步骤是什么？
首先提交访问请求，选择所需模型并填写公司信息，等待批准后即可完成设置。
如何编写AWS Lambda代码来处理Security Hub通知？
使用Python编写Lambda函数，获取Security Hub的发现，调用Bedrock API进行总结，并将结果发送到Slack。
如何创建EventBridge规则以接收Security Hub通知？
在EventBridge中创建规则，选择Security Hub作为事件源，并限制通知的严重性为高和关键。
使用Terraform代码解决Security Hub发现的问题的示例是什么？
提供的Terraform代码示例展示了如何创建一个安全组，限制入站流量以提高安全性。
为什么使用生成AI处理Security Hub通知有帮助？
生成AI可以将复杂的Security Hub通知内容简化，使工程师更容易理解和采取行动。
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