AWS发布开源策略语言Dogwood，用于治理AI代理的工具调用序列，而非孤立评估每次操作。它扩展了Cedar，支持时间条件、计数和速率限制，如限制每小时转账金额。Dogwood已集成至Amazon Bedrock AgentCore Policy，现有Cedar策略兼容，但运行成本更高，目前参考实现仅供探索测试。

Cedar是一种开源授权政策语言和SDK，已成为云原生计算基金会（CNCF）的沙箱项目。由亚马逊网络服务（AWS）设计，旨在为现代应用提供细粒度权限管理，支持RBAC、ABAC和ReBAC等模型，强调安全性和形式验证。该项目已被多家企业采用，并计划与其他开源项目整合，推动云原生生态发展。

自2017年起，Kubernetes采用基于角色的访问控制（RBAC）进行授权，但功能有限。AWS的Micah Hausler介绍了Cedar，一个更灵活的授权引擎，支持条件和属性控制，提升了可读性和用户体验。Cedar已被多家公司采用，旨在构建多语言生态系统。

Cedar是一种可读性强、可机器分析的政策语言，旨在满足现代授权需求，解决Kubernetes的RBAC授权问题，支持细粒度权限管理。它与Kubernetes集成，允许管理员使用相同语言编写可验证的授权政策，并支持授权模拟，兼容现有RBAC，便于逐步采用。

Cedar是一种开源政策语言，旨在简化云原生环境中的访问控制和授权，超越传统的基于角色的访问控制（RBAC），支持细粒度权限和条件。它允许管理员使用统一语言编写授权和入场政策，从而降低认知负担，提高安全性。

本文介绍了如何在AWS Lambda中使用Cedar语言定义和管理权限策略。通过创建REST API，用户可以获取报告信息和下载链接。Cedar语言支持细粒度访问控制，简化了复杂权限的管理。

本文介绍了开源语言 Cedar 的使用方法和工作原理，该语言可用于编写和执行细粒度的权限管理。Cedar SDK 已在 GitHub 上开源发布，欢迎社区贡献者参与。欢迎加入公开的 Cedar Slack 工作区。