AWS News - 2026-10-08

2026-10-08
最終更新: 2026-10-10 06:26:46 JST

AI による概要

23 記事

この日は 23 件で、セキュリティ速報 2 件と、脆弱性トリアージの自動化、そして生成 AI の事例記事が中心でした。セキュリティ速報では、Amazon Athena のエンジンバージョン 3 のリクエスト処理に認可チェックの欠落があり (CVE-2026-107352、Bulletin ID 2026-128-AWS、重要度は Important、公開日は 2026 年 10 月 7 日)、認証済みのユーザーが他の AWS アカウントの限定的なクエリメタデータ (AWS アカウント識別子と SQL 文のテキスト) を読み取れた可能性がありました。AWS は 2026 年 9 月 1 日にサービス側で修正を適用し、顧客のメタデータへのアクセスはなかったことを確認しています。クエリの結果、認証情報、Amazon S3 のデータは影響を受けておらず、顧客側での対応は不要です。もう 1 件は QnABot on AWS の任意の Amazon Q Business Lambda フックのサンプル (q-business-lambda-hook) における、ユーザーが制御できるキーを介した認可バイパスです (CVE-2026-105811、Bulletin ID 2026-126-AWS、公開日は 2026 年 10 月 6 日)。このサンプルは QnABot on AWS のリポジトリに含まれる任意の統合例で、別途手作業でのデプロイと追加の設定が必要であり、QnABot と一緒に自動でデプロイされるものではないため、このサンプルをデプロイしていない利用者は影響を受けず、対応も不要です。セキュリティブログでは、AI を使った脆弱性トリアージの仕組みが 2 部構成で公開されました。第 1 部はアーキテクチャの話で、脆弱性スキャナが手作業のトリアージで処理できる速度を超えて検出結果を出し、依存関係の多いコードを開発者がどんどん出荷するため候補となる検出結果の量が増え続ける一方、スキャナが出す結果の多くは実際には悪用されにくい、という問題を扱います。重要なものを、担当者が行動できるだけの根拠を添えて速く届ける必要があるという前提です。第 2 部は steering file の設計で、熟練のセキュリティアナリストと同じ一貫性で、構造化された根拠に基づく脆弱性のトリアージを AI モデルに行わせる設定方法を示します。構造の検証、根拠に基づくスコアリング、インフラを踏まえた優先順位付けをすべての分析セッションで強制する 5 つの設定セクションの設計判断が解説されています。あわせて、サイバーセキュリティのキャリアについての連載第 1 部も公開されました。モデルでは、Claude Haiku 5.5 が Amazon Bedrock と Claude Platform on AWS で利用可能になったことを受けて、その改善点と使い始め方を解説する記事が公開されました。Claude 5.5 ファミリーで最も高速で効率のよいモデルで、サブエージェントや大量でコストに敏感な処理のために作られており、Anthropic によるとほとんどのタスクで Claude Haiku 4.5 より約 75% 安く済みます。機械学習ブログでは事例と方法論が並びました。Qlik は Qlik Answers を Amazon Bedrock 上に構築し、4 万社を超える顧客に対して、構造化・非構造化の企業データをまたいだ根拠と出典のある回答を提供しています。階層化されたマルチエージェントの構成に、クロスリージョン推論と Amazon Bedrock Guardrails を組み合わせ、グローバルな規模で信頼できる AI を実現した仕組みが紹介されました。Cornerstone OnDemand は Amazon Bedrock と Strands Agents の上に Orion AI というマルチエージェントシステムを作り、データベース運用を受け身の火消しから先回りの自動化へ変えました。3 人のチームが半年でデータベースの診断を 45 分から 10 分へ、78% 短縮しています。運用の自動化では、AWS DevOps Agent が本番のインシデントを診断できるものの、リソースを直接変更しないよう observe-and-report モードに留められていることを踏まえ、AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge、Amazon Bedrock を使って、その調査結果の要約を、オンコールのエンジニアがワンアクションで承認できる事前検証済みの修正に変える方法が示されました。RAG のアクセス制御では、SharePoint・Google Drive・Confluence のような知識ソースが複雑な権限を持つことに対し、Amazon Quick と Amazon Bedrock Knowledge Bases がクエリ時に権限の正しい持ち主へ直接確認することで、文書単位のアクセス制御をリアルタイムに適用する仕組みが解説されました。組織づくりでは、RPA 時代の ROI モデルではエージェント型の自動化が生む価値の大半を捉えられないという指摘のもと、時間の削減・例外処理・意思決定の質・保守の経済性にわたって価値を見積もり、どのワークフローから自動化するかを優先順位付けするための枠組みが示されました。あわせて、AI 導入の最大の障壁は認知ではなく「AI について話すこと」と「AI で作ること」の間の隔たりであるとして、技術者でない顧客対応の担当者を 6 週間で自信ある AI の作り手に変えたプレイブックも公開されています。サービス更新では、AWS Builder Center の AWS Capabilities by Region が、サービス単位だけでなく個々の機能単位での提供開始通知と高度なフィルタに対応しました。関心のあるリージョンについて通知を設定すると、アプリ内通知と、有効化してから提供開始になったすべての機能をまとめた週次のメールダイジェストを受け取れます。サービス単位で設定すればその中のすべての機能が対象になり、「All regions」を選べば将来立ち上がるリージョンも含めて全リージョンが対象になります。API 操作や CloudFormation のリソースを提供状況で絞り込んだり、リージョンを比較したりもできます。AWS Config は 77 の新しいリソースタイプに対応し、Amazon EC2、Amazon S3 Files、Amazon Q Business といった主要サービスにまたがって対象範囲が広がりました。すべてのリソースタイプの記録を有効にしている場合は自動で追跡が始まり、Config ルールと Config アグリゲータでも利用できます。セキュリティでは、AWS Continuum for code vulnerabilities が自律型のコードセキュリティの新しい基準を打ち出しました。脆弱性のライフサイクル全体を評価する CyberGym-E2E ベンチマークで 920 件中 819 件のタスクをパスして成功率 89.0% を達成し、従来の公開最高値を 23.1 ポイント上回っています。記事ではベンチマークの評価方法、マルチエージェントのハーネス設計、今後の評価の方向性が紹介されています。コンプライアンスでは、Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックが生成 AI のコンプライアンスをどう変えるかが解説されました。別の大規模言語モデルに出力を評価させる LLM-as-a-judge のような確率的な検証では、規制業界が監査で求められる形式的な保証を提供できないという前提のもと、自動推論チェックが形式的検証によって AI の出力を数学的に検証し、監査にそのまま使えるエビデンスとともに、確率的な確信から数学的な証明へ進む道筋を示します。Amazon Logistics、Lucid Motors、Fortive、FETG など 6 業界の導入事例と、コンプライアンスチェックのリファレンスアーキテクチャ、利用開始の手順も紹介されています。データベースでは、Amazon DynamoDB から Amazon S3 へのフィルター付きエクスポートが紹介されました。ExportTableToPointInTime リクエストに FilterSpecification を指定することで、必要なアイテムや属性だけを S3 へエクスポートでき、テーブルのキャパシティを消費しません。マルチテナント環境における特定テナントのリカバリ、属性を限定したデータ共有、Amazon Athena を使った影響分析、別リージョンへの移行といった実践的な使い道が示されています。あわせて Timestream for InfluxDB 3 のワークロード分析とベストプラクティスの日本語記事も公開されました。サービス更新では、最新世代の AWS Graviton4 を搭載した Amazon EC2 C8gb インスタンスが、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (北カリフォルニア)、欧州 (フランクフルト、アイルランド、パリ、ストックホルム)、アフリカ (ケープタウン) で利用可能になりました。AWS Graviton3 ベースのインスタンスと比べて計算性能が最大 30% 高く、最大 300 Gbps の EBS 帯域と 1600K IOPS により、同サイズの Graviton4 ベースのインスタンスよりも高い EBS 性能を提供します。高性能ファイルシステムのようなワークロードの性能とスループットを伸ばしつつコストを最適化できます。インスタンスサイズは最大 48xlarge、メモリは最大 384 GiB、ネットワーク帯域は最大 400 Gbps で、16xlarge・24xlarge・48xlarge では Elastic Fabric Adapter (EFA) に対応し、密結合のクラスターで低レイテンシーとクラスター性能の向上が得られます。このほか、週刊まとめ (2026 年 10 月 5 日) とプライムデー 2026 の記事の日本語版も公開されました。サービス更新ではさらに、Amazon GuardDuty の RDS Protection が、ログインの異常に留まらず、Amazon Aurora PostgreSQL と Amazon RDS for PostgreSQL を狙うデータの持ち出しや破壊の攻撃を検出できるようになりました。RDS Protection for data activity として提供され、機械学習に基づく異常検出と統合された脅威インテリジェンスでデータベースのクエリのパターンを継続的に監視します。エージェントも追加のインフラもデータベースの設定変更も不要です。攻撃者がフィッシングやソーシャルエンジニアリング、設定の誤りを通じて正規の認証情報を得たあとでデータベースを狙う例が増えており、その悪意ある操作は正当なアプリケーションの振る舞いと見分けがつかないことがあるため、通常のクエリのパターンの振る舞いのベースラインを作って、従来のツールが見逃す脅威を検出できるようにするものです。また Amazon GameLift Servers がコンテナフリートで CPU のバースト性に対応しました。従来はコンテナフリートが固定の CPU 値に依存し、その値がコンテナの集約密度と実行時の上限の両方を同時に決めていたため、リソースの効率的な利用と性能の余裕の確保のどちらかを選ばざるを得ませんでした。ゲームサーバーのワークロードは本質的にバースト的で、CPU の要求は試合中のほとんどの時間は低く、物理演算や AI の処理、衝突判定のときに急に跳ね上がります。CPU のバースト性により、ふだんの CPU の必要量に合わせてコンテナを詰めつつ、ピーク時にはインスタンスの空いている CPU へバーストさせられます。コンテナグループ定義ごとに設定するオプトインの機能で、標準のコンテナフリートの料金に含まれ追加費用はかかりません。

主要トピック
  • セキュリティ速報: Athena エンジン v3 に認可チェックの欠落 (CVE-2026-107352)、2026 年 9 月 1 日にサービス側で修正済み・顧客対応は不要

  • セキュリティ速報: QnABot on AWS の任意サンプル q-business-lambda-hook に認可バイパス (CVE-2026-105811)、未デプロイなら影響なし

  • セキュリティ: AI による脆弱性トリアージを 2 部構成で解説、アーキテクチャと steering file の 5 つの設定セクション

  • モデル: Claude Haiku 5.5 が Bedrock と Claude Platform on AWS で利用可能、Haiku 4.5 比で約 75% 低コスト

  • 事例: Qlik が Bedrock 上の階層型マルチエージェントで 4 万社に根拠つき回答、Cornerstone OnDemand は DB 診断を 45 分から 10 分へ 78% 短縮

  • 運用自動化: DevOps Agent の調査結果を Lambda Durable Functions と EventBridge で事前検証済みの修正に変換、承認はワンアクション

  • RAG: Amazon Quick と Bedrock Knowledge Bases がクエリ時に権限元へ直接確認し、文書単位のアクセス制御をリアルタイムに適用

  • サービス更新: AWS Capabilities by Region が機能単位の提供開始通知と高度なフィルタに対応、AWS Config は 77 のリソースタイプを追加

  • セキュリティ: AWS Continuum for code vulnerabilities が CyberGym-E2E で成功率 89.0% (920 件中 819 件)、従来の公開最高値を 23.1 ポイント上回る

  • コンプライアンス: Bedrock Guardrails の自動推論チェックが形式的検証で AI 出力を数学的に検証、6 業界の導入事例とリファレンスアーキテクチャ

  • データベース: DynamoDB のフィルター付きエクスポートで、必要なアイテムと属性だけをテーブルのキャパシティを使わずに S3 へ

  • コンピュート: Graviton4 搭載の EC2 C8gb が 7 リージョンに拡大、Graviton3 比で計算性能最大 30% 向上・EBS 帯域は最大 300 Gbps

  • セキュリティ: GuardDuty の RDS Protection for data activity が Aurora / RDS for PostgreSQL のデータ持ち出しと破壊を ML の異常検出で把握 (エージェント不要)

  • ゲーム: GameLift Servers のコンテナフリートが CPU バーストに対応、ふだんの必要量で詰めつつピーク時に空き CPU を使える (追加費用なし)

AI (Claude Opus 5) が生成 · 2026-10-10 08:22:37 JST

AWS What's New

AWS Capabilities by Region now offers availability notifications for individual features and advanced filters

Today, AWS announces feature-level availability notifications and advanced filters for AWS Capabilities by Region in AWS Builder Center. You can now set availability notifications for AWS service, or to an individual feature of an AWS service, in the AWS Regions you are interested in, and receive an in-app notification and a weekly email digest covering all the capabilities that became available since you enabled availability notifications. Setting availability notifications for a service covers every feature within it, and an 'All regions' option covers every Region, including AWS Regions that launch in the future.

In addition to the feature level availability notifications , you can now filter API operations and CloudFormation resources by availability status and compare Regions to show all capabilities, only matching ones, or only differences. With over 19,000 API operations and more than 5,000 CloudFormation resource types, these filters quickly narrow a full listing down to the exact differences between Regions, working alongside search and existing display preferences. 

Comparing capabilities in AWS Capabilities by Region requires no account. Setting up availability notifications requires a Builder ID, which is free. To get started, visit AWS Capabilities by Region on AWS Builder Center. To learn more, explore the AWS Builder Center FAQ

AWS Config now supports 77 new resource types

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AWS Config now supports 77 additional AWS resource types across key services including Amazon EC2, Amazon S3 Files, and Amazon Q Business. This expansion provides greater coverage over your AWS environment, enabling you to more effectively discover, assess, audit, and remediate an even broader range of resources.

With this launch, if you have enabled recording for all resource types, then AWS Config will automatically track these new additions. The newly supported resource types are also available in Config rules and Config aggregators.

You can now use AWS Config to monitor the following newly supported resource types in all AWS Regions where the resources are available:


Resource Types:

AWS::ApplicationAutoScaling::ScalableTarget AWS::GuardDuty::ThreatEntitySet AWS::PCS::Queue
AWS::ApplicationSignals::Discovery AWS::GuardDuty::TrustedEntitySet AWS::QBusiness::DataSource
AWS::APS::AnomalyDetector AWS::HealthLake::DataTransformationProfile AWS::QBusiness::Index
AWS::APS::ResourcePolicy AWS::InspectorV2::CodeSecurityScanConfiguration AWS::QBusiness::Permission
AWS::ARCRegionSwitch::Plan AWS::IoT::Logging AWS::QBusiness::Plugin
AWS::Batch::QuotaShare AWS::IoTWireless::WirelessDeviceImportTask AWS::QBusiness::Retriever
AWS::Batch::ServiceEnvironment AWS::LicenseManager::Grant AWS::QBusiness::WebExperience
AWS::BedrockAgentCore::PaymentConnector AWS::LicenseManager::License AWS::QuickSight::OAuthClientApplication
AWS::BedrockAgentCore::ResourcePolicy AWS::Lightsail::DatabaseSnapshot AWS::RTBFabric::InboundExternalLink
AWS::Braket::SpendingLimit AWS::MediaConnect::RouterInput AWS::RTBFabric::RequesterGateway
AWS::CleanRooms::IdMappingTable AWS::MediaConnect::RouterNetworkInterface AWS::S3Files::AccessPoint
AWS::CleanRoomsML::ConfiguredModelAlgorithm AWS::MediaLive::Multiplex AWS::S3Files::FileSystem
AWS::CloudWatch::AlarmMuteRule AWS::MediaLive::Node AWS::S3Files::FileSystemPolicy
AWS::Connect::UserHierarchyStructure AWS::MediaLive::SdiSource AWS::S3Files::MountTarget
AWS::ConnectCampaignsV2::Campaign AWS::MediaPackageV2::ChannelPolicy AWS::SecurityAgent::Application
AWS::CUR::ReportDefinition AWS::MediaPackageV2::OriginEndpointPolicy AWS::SecurityAgent::TargetDomain
AWS::DataSync::LocationAzureBlob AWS::MediaTailor::ChannelPolicy AWS::SES::MailManagerAddressList
AWS::DataSync::LocationFSxONTAP AWS::NeptuneGraph::GraphSnapshot AWS::SSM::MaintenanceWindow
AWS::DataSync::LocationFSxOpenZFS AWS::Notifications::EventRule AWS::SSO::Application
AWS::EC2::TransitGatewayMeteringPolicy AWS::Notifications::NotificationHub AWS::Timestream::InfluxDBCluster
AWS::EC2::VPCCidrBlock AWS::Omics::Configuration AWS::Timestream::InfluxDBInstance
AWS::ECR::RegistryScanningConfiguration AWS::Omics::WorkflowVersion AWS::Transcribe::VocabularyFilter
AWS::EKS::Capability AWS::OpenSearchServerless::CollectionGroup AWS::Wisdom::AIGuardrail
AWS::ElementalInference::Feed AWS::PCAConnectorAD::ServicePrincipalName AWS::Wisdom::Assistant
AWS::EntityResolution::IdNamespace AWS::PCS::Cluster AWS::WorkSpacesWeb::NetworkSettings
AWS::Glue::Blueprint AWS::PCS::ComputeNodeGroup  

Amazon EC2 C8gb instances now generally available in additional regions

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Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8gb instances, powered by the latest-generation AWS Graviton4 processors, are available in the US East (Ohio), US West (N. California), EU (Frankfurt, Ireland, Paris, Stockholm), and Africa (Cape Town) regions. The new instances provide up to 30% better compute performance than AWS Graviton3-based EC2 instances. At up to 300 Gbps EBS bandwidth and 1600K IOPS, C8gb instances offer higher EBS performance compared to same-sized equivalent Graviton4-based instances.

Take advantage of the higher block storage performance offered by these new EBS optimized EC2 instances to scale the performance and throughput of workloads such as high-performance file systems, while optimizing the cost of running your workloads.

For increased scalability, these instances offer instance sizes up to 48xlarge, up to 384 GiB of memory, up to 300 Gbps of EBS bandwidth, up to 400 Gbps of networking bandwidth. These instances support Elastic Fabric Adapter (EFA) networking on the 16xlarge, 24xlarge, 48xlarge sizes, which enables lower latency and improved cluster performance for workloads deployed on tightly coupled clusters.

C8gb instances are available in the following AWS Regions: US East (N. Virginia, Ohio), US West (N.California, Oregon), EU (Frankfurt, Ireland, Paris, Stockholm), and Africa (Cape Town).

To learn more, see Amazon EC2 C8gb Instances. To begin your Graviton journey, visit the Level up your compute with AWS Graviton page. To get started, see AWS Management Console, AWS Command Line Interface (AWS CLI), and AWS SDKs.

Amazon GameLift Servers adds CPU burstability for container fleets

Amazon GameLift Servers now supports CPU burstability for container fleets, giving game developers greater flexibility in how compute resources are allocated and consumed at runtime. Previously, container fleets relied on a fixed CPU value that simultaneously controlled both container packing density and imposed a hard runtime cap. This dual constraint forced developers to choose between efficient resource utilization and maintaining performance headroom for their game server workloads.

Game server workloads are inherently bursty, CPU demand stays low during most of a match but spikes sharply during physics calculations, AI processing, or collision detection. With CPU burstability, developers can now pack containers based on typical CPU needs while still allowing game server processes to burst into available idle instance CPU during peak demand moments. This opt-in feature is configured per container group definition, supports high-density deployments without sacrificing peak performance, and is included at no additional cost as part of standard container fleet pricing.

CPU burstability for Amazon GameLift Servers container fleets is available in all AWS Regions where container fleets are supported, excluding China Regions.

To learn more about CPU burstability for Amazon GameLift Servers container fleets, visit the Amazon GameLift Servers Developer Guide or explore the Amazon GameLift Servers product page.

Amazon GuardDuty RDS Protection now detects data exfiltration and destruction in Aurora and RDS databases

Amazon GuardDuty announces an expansion of RDS Protection that extends threat detection beyond login anomalies to identify data exfiltration and data destruction attacks targeting Amazon Aurora PostgreSQL and Amazon RDS for PostgreSQL databases. Available as RDS Protection for data activity, this new capability uses machine learning (ML)-based anomaly detection and integrated threat intelligence to continuously monitor database query patterns, helping you detect unusual data activity without requiring any agents, additional infrastructure, or database configuration changes.

As attackers increasingly target databases to exfiltrate or destroy critical data after obtaining valid credentials through phishing, social engineering, or misconfiguration, their malicious database activity can appear indistinguishable from legitimate application behavior.  RDS Protection for data activity establishes behavioral baselines for normal query patterns enabling GuardDuty to detect threats that traditional tools miss. 

You can enable GuardDuty RDS Protection for data activity as an add-on to RDS Protection for login activity. With a single click, they can enable it for their entire organization in the GuardDuty console, or programmatically via APIs, SDKs, CLI, or AWS CloudFormation. A 30-day free trial is available per account per Region.

This feature is available today in all AWS commercial Regions and AWS GovCloud (US) Regions, where Amazon GuardDuty RDS Protection is offered with support for Aurora PostgreSQL and Amazon RDS for PostgreSQL. For supported versions visit GuardDuty RDS Protection documentation.  

To learn more and start your free trial, visit the Amazon GuardDuty product page.

AWS Japan Blog

AWS Continuum が自律型コードセキュリティの新たな基準を確立: CyberGym-E2E で成功率 89.0% を達成

AI モデルの進化により脆弱性への迅速な対応が求められるなか、AWS Continuum for code vulnerabilities は、マシンスピードで動作する自律型セキュリティによって脆弱性の発見、検証、修復を加速します。脆弱性ライフサイクル全体を評価する CyberGym-E2E ベンチマークで、Continuum は 920 件中 819 件のタスクをパスし、成功率 89.0% を達成しました。これは従来の公開最高値を 23.1 ポイント上回る結果です。本記事では、ベンチマークの評価方法、マルチエージェントのハーネス設計、今後の評価の方向性を紹介します。

AWS ウィークリーまとめ:OpenAI を搭載した Amazon Bedrock マネージドエージェント、Q3 のサービス可用性アップデート、Kiro ワークフローなど(2026 年 10 月 5 日)

2026 年 9 月 28 日週、OpenAI を搭載した Amazon Bedrock マネージドエージェン […]

Timestream for InfluxDB 3 のワークロード分析とベストプラクティス

本記事は、Timestream for InfluxDB 3 workload analysis and be […]

Amazon Bedrock の自動推論チェックが変える生成 AI のコンプライアンス

別の大規模言語モデル (LLM) に出力を評価させる LLM-as-a-judge のような確率的な検証は、規制業界が監査で求められる形式的な保証を提供できません。この記事では、Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックが形式的検証によって AI の出力を数学的に検証し、監査にそのまま使えるエビデンスとともに、確率的な確信から数学的な証明へ進む道筋を提供する仕組みを説明します。Amazon Logistics、Lucid Motors、Fortive、FETG など 6 業界の導入事例と、コンプライアンスチェックのリファレンスアーキテクチャ、利用開始の手順も紹介します。

数値で見る AWS が支える Amazon プライムデー 2026

Amazon プライムデー 2026 はプライム会員限定で、2026 年 6 月 23 日から 26 日まで開 […]

Amazon DynamoDB から Amazon S3 へのフィルター付きエクスポート機能のご紹介

本ブログでは、Amazon DynamoDB の新機能であるフィルター付きエクスポートについてご紹介します。この機能を使うと、ExportTableToPointInTime リクエストに FilterSpecification を指定することで、必要なアイテムや属性のみを Amazon S3 へエクスポートでき、テーブルのキャパシティを消費しません。マルチテナント環境における特定テナントのリカバリ、属性を限定したデータ共有、Amazon Athena を用いた影響分析、別リージョンへの移行といった実践的なユースケースを通して、効率的なデータ運用方法を学べます。

AWS Security Blog

Part 1 – Cybersecurity journeys: I didn’t plan this

If you’ve ever wondered whether your background qualifies you for a career in cybersecurity, you’re not alone — and you’re probably more prepared than you think. My name is Shannon Brazil, and I work in security communications at Amazon Web Services (AWS). I have been in the security space for over a decade, and my […]

Building your AI vulnerability harness, Part 1

Vulnerability scanners produce findings faster than manual triage can process them. Your developers ship more code with more dependencies, and the volume of candidate findings grows with it. Many findings a scanner produces are unlikely to be exploited. The ones that matter need to reach an engineer fast, with enough evidence that they can act […]

Configuring your AI vulnerability harness, Part 2: The steering file

This post shows you how to configure an AI model to perform structured, evidence-based vulnerability triage with the consistency of a seasoned security analyst. You’ll learn the design decisions behind five configuration sections that enforce structural verification, evidence-based scoring, and infrastructure-aware prioritization across every analysis session. Our companion post—Building your AI vulnerability harness—covered the architecture; […]

AWS Security Bulletins

CVE-2026-105811 - Authorization bypass through a user-controlled key in the Amazon Q Business Lambda hook sample in QnABot on AWS

Bulletin ID: 2026-126-AWS
Scope: AWS
Content Type: Important (requires attention)
Publication Date: 10/06/2026 13:00 PM PDT

Description:

QnABot on AWS is a sample solution of a multi-channel, multi-language conversational interface (chatbot) that responds to your customer's questions, answers, and feedback. We identified CVE-2026-105811 in the optional Amazon Q Business Lambda hook sample of QnABot on AWS. The Amazon Q Business Lambda hook sample (q-business-lambda-hook) is an optional integration sample included in the QnABot on AWS repository. It requires separate, manual deployment and additional setup; it is not deployed automatically with QnABot. Customers who have not deployed this sample are not affected and do not need to take action.

Authorization bypass through a user-controlled key in the sample included with QnABot on AWS versions 7.0.0 through 7.4.5 might allow an authenticated remote user to read arbitrary Amazon S3 objects in the deploying AWS account.

To remediate this issue, affected customers should update the QnABot on AWS stack to version 7.4.6 or later and then redeploy the Amazon Q Business Lambda hook sample stack. Updating the QnABot on AWS stack alone does not deliver the fix.

Impacted versions: >=7.0.0, <7.4.6

Please refer to the article below for the most up-to-date and complete information related to this AWS Security Bulletin.

CVE-2026-107352 - Missing authorization checks in Amazon Athena engine version 3 request handling

Bulletin ID: 2026-128-AWS
Scope: AWS
Content Type: Important (requires attention)
Publication Date: 10/07/2026 13:00 PM PDT

Description:

Missing authorization checks in Amazon Athena engine version 3 request handling could have allowed an authenticated user to read limited query metadata (AWS account identifiers and SQL statement text) from other AWS accounts. AWS remediated the issue on September 1, 2026, and has confirmed no customer metadata was accessed. Query results, credentials, and Amazon S3 data were not affected. No customer action is required.

Resolution:

This issue was addressed service-side on September 1, 2026.

Please refer to the article below for the most up-to-date and complete information related to this AWS Security Bulletin.

AWS Machine Learning Blog

How Cornerstone OnDemand cut database diagnosis by 78% with Amazon Bedrock

Cornerstone OnDemand built Orion AI, a multi-agent system on Amazon Bedrock and Strands Agents, to turn database operations from reactive firefighting into proactive automation. A three-person team cut database diagnosis from 45 minutes to 10, a 78% reduction, in six months. See the design decisions other teams can reuse.

Building AI builders: Playbook for closing the AI knowledge-capability gap

The biggest barrier to AI adoption isn't awareness. It's the gap between talking about AI and building with it. Here's the playbook we used to turn non-technical, customer-facing professionals into confident AI builders in six weeks, and how your organization can replicate it.

Automate remediation post AWS DevOps Agent investigation

AWS DevOps Agent can diagnose production incidents but is kept in observe-and-report mode so it does not change resources directly. This post shows how to use AWS Lambda Durable Functions, Amazon EventBridge, and Amazon Bedrock to turn its investigation summaries into pre-validated fixes an on-call engineer can approve with a single action.

How Qlik built grounded, enterprise-scale AI with Amazon Bedrock

Qlik built Qlik Answers on Amazon Bedrock to give its 40,000+ customers grounded, sourced answers across structured and unstructured enterprise data. Learn how a layered, multi-agent architecture with cross-Region inference and Amazon Bedrock Guardrails delivers trusted AI at global scale.

Beyond hours saved: Building the business case for agentic automation

The RPA-era ROI model misses most of the value agentic automation creates. This post gives AI center of excellence leaders a framework to size the full value of agents across time savings, exception handling, decision quality, and maintenance economics, and to prioritize which workflows to automate first.

Rethinking access control for RAG with Amazon Quick and Amazon Bedrock

Enterprise RAG unlocks insights from knowledge sources like SharePoint, Google Drive, and Confluence, but those sources carry complex permissions. Learn how Amazon Quick and Amazon Bedrock Knowledge Bases enforce document-level access controls in real time, verifying permissions directly with authoritative sources at query time.

Introducing Claude Haiku 5.5 on AWS

Claude Haiku 5.5 is now available on Amazon Bedrock and Claude Platform on AWS. According to Anthropic, it is the fastest, most efficient model in the Claude 5.5 family, built for subagents and high-volume, cost-sensitive work, and costs around 75% less than Claude Haiku 4.5 for most tasks. This post covers its improvements and how to get started.