AWS News - 2026-10-22

2026-10-22
最終更新: 2026-10-23 08:51:16 JST

AI による概要

32 記事

この日は 32 件で、PHP の重大な脆弱性、AWS Security Incident Response の活用、ネットワークスキャンのガイドライン導入、そして接続性とモデルカスタマイズの更新が中心でした。セキュリティ速報は 2 件で、いずれも Important (要対応) です。CVE-2026-112408 は Amazon SageMaker Python SDK の default_bucket() におけるバケット所有者の検証欠落 (Bulletin ID: 2026-142-AWS、2026 年 10 月 21 日 12:30 PDT 公開)、もう 1 件は PHP の Web ランタイムにおける 2 つの重大な脆弱性 CVE-2026-109618 と CVE-2026-109619 (Bulletin ID: 2026-143-AWS、同日 14:30 PDT 公開) です。セキュリティブログでは、Amazon Threat Intelligence が MadPot のテレメトリーから、この 2 つの CVE の公開 4 日前となる 2026 年 10 月 17 日時点の PHP2Shell のエクスプロイト試行を特定していたことが報告されました。あわせて、AWS はお客様のワークロードを対象としたネットワークスキャンのガイドラインを導入しました。ネットワークスキャンは正当なセキュリティ目的にも脅威アクターによる偵察にも使われ、両者を見分けるのが難しいという前提のもと、セキュリティデータに利害を持つ関係者を整理し、ガイドラインに準拠したスキャナーが従うべき 4 つの原則 (観察のみ、識別可能、協調的、機密保持) が示されています。インシデント対応では、AWS Security Incident Response に関する記事が 2 本公開されました。1 本は有効化して概念実証 (POC) を実施し、Amazon GuardDuty の検出結果と AWS Security Hub でサードパーティ製ツールから取り込む一部の検出結果を自動トリアージする仕組み、成功基準の設定、委任管理者やエスカレーションの構成を扱うもの、もう 1 本はランサムウェアの可能性がある不審なアクティビティへの対応シナリオを通じて、GuardDuty や Security Hub と統合した自動トリアージ、AWS Systems Manager による自動封じ込めなど、インシデント対応ライフサイクルの各段階がどう加速されるかを示すものです。あわせて、公共部門の組織がランサムウェアなどのインシデントや自然災害に備えてワークロードを復旧できるようにするためのプロアクティブな戦略が、NIST CSF 2.0 と AWS Well-Architected フレームワークを踏まえて解説され、マルチアカウント戦略と Infrastructure as Code (IaC) によるインフラ構築の自動化が取り上げられました。セキュリティブログではさらに、AWS IAM Roles Anywhere を自社の PKI と統合するベストプラクティスが公開されました。一時的な認証情報の利用は認証情報が侵害されたときのリスクを下げるセキュリティのベストプラクティスであり、IAM Roles Anywhere によって AWS 外のワークロードもその恩恵を受けられるという位置づけです。推論基盤では、AWS Neuron 2.33 が公開され、AWS Trainium 向けのネイティブ PyTorch バックエンド TorchNeuron がパブリックベータとして導入されました。標準の PyTorch API で書いたモデルを Amazon EC2 Trn2 などで動かせるようになり、Neuron Observer などの新機能も加わっています。あわせて、Qwen3 を単一の trn2.48xlarge 上で torchtitan を使って学習する 3 つの方法 (Hugging Face Transformers v5 のモデリングバックエンド、torchtitan ネイティブの Qwen3、NKI の Mixture-of-Experts カーネル) が解説されました。エージェント関連では、Strands Agents で構築した Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF) が紹介されました。定型的なタスクは小規模言語モデルでローカルに処理し、複雑なリクエストは Amazon Bedrock 経由でクラウドのモデルへ振り分ける構成です。あわせて、マルチエージェントの試作は数日でできても本番で壁に当たるという問題意識から、オーケストレーション・エージェントごとのモデル選択・安定した運用・安全なコード実行といった 5 つの本番課題と Deep Insight による解決方法が示され、AWS Step Functions の決定論的なオーケストレーションと Amazon Bedrock AgentCore のハーネスによる範囲を限定したエージェント的推論を組み合わせ、安い手段から順にエスカレーションする医療コーディングのワークフローも公開されました。分析では、Amazon Quick へオンプレミスのデータソースを AWS PrivateLink で private に接続し、分析トラフィックをパブリックインターネットに出さない構成 (ユーザー用と API 用の VPC エンドポイント) が解説され、食の不安に取り組む非営利団体 U.S. Hunger が Amazon Quick で組織のデータと経営判断を結びつけ、リーダー自身が申請者データを直接探索し KPI の定義を共有している事例も紹介されました。サービス更新では、Amazon Aurora と Amazon RDS がオンデマンドキャパシティ予約に対応し、1 つ以上のアベイラビリティゾーンで DB インスタンス用のコンピュート容量を必要な期間だけ確保できるようになりました。Amazon Cognito のマルチリージョンレプリケーション (MRR) が AWS GovCloud (US) リージョンに拡大し、AWS Direct Connect はイングランドのマンチェスター近郊にある Equinix MA3 データセンターの既存ロケーションで、MACsec 暗号化に対応した 10 Gbps および 100 Gbps の専用接続を拡張しました。AWS Transform の移行アセスメントはオンプレミスのストレージを対象に加え、Amazon S3・EBS・EFS・FSx への移行について、プロトコル・容量・性能にまたがる数千のボリュームを手で分析せずに評価できるようになりました。PHP の脆弱性については記事が 4 本 (日英 2 本ずつ) 追加されました。PHP プロジェクトは 2026 年 10 月 21 日に、PHP コアランタイムの 2 件の重大なリモートコード実行の脆弱性 CVE-2026-109618 と CVE-2026-109619 (総称 PHP2Shell) に対する緊急修正を公開しました。いずれも CVSS v4.0 で 9.2 (Critical) と評価され、認証なしの攻撃者が脆弱なサーバーでコードを実行できます。完全な修正は PHP のアップグレードのみですが、パッチ適用期間中に AWS WAF で露出を下げる方法として、セッションアップロード進捗フィールドや multipart リクエストのブロック、本文サイズの上限設定、レートベースのルールが、AWS WAFv2 の JSON ルール例と Count モードから Block への段階的なデプロイ手順とともに示されました。AWS WAF による保護の限界と、補完するサーバー側の緩和策にも触れています。あわせて Amazon Threat Intelligence が、MadPot のテレメトリから公開の 4 日前にあたる 2026 年 10 月 17 日の悪用の試みを特定したことを公表しました。試みは商用の匿名化ネットワークに関連する IP アドレスからのもので、エンバーゴ期間中にハニーポットが匿名化 IP から狙われていたことになります。記事はエンバーゴの限界、AI を活用した分析でパッチ公開からエクスプロイト作成までの時間が短くなっている現状、時間単位でのパッチ適用やシグネチャに依存しない検出といった前提の見直し、直ちに実施すべき対策と侵害指標 (IOC) を扱っています。日本のブログではさらに 3 本が公開されました。Amazon EKS Auto Mode のノード障害の扱いを解説する記事では、ノードモニタリングエージェントと Karpenter が既定で連携して検出・ドレイン・置き換えのサイクルを回す仕組み、どの障害が置き換えを引き起こすのか、SSH を使わずに診断情報を集める方法が示されています。残りの 2 本は Amazon ECS ゲートウェイの紹介と、AWS Lambda Web Functions や Vercel Marketplace の Amazon S3 などを扱う週刊まとめ (2026 年 10 月 19 日) の日本語版です。ネットワークでは AWS Interconnect - last mile のプレビューが Megaport との協業で始まりました。支社・データセンター・遠隔拠点を数クリックで AWS に接続できるフルマネージドの接続サービスで、Megaport は 31 か国 1,200 以上のデータセンターで有効化された大規模な SDN を運用しています。マネジメントコンソールで希望する AWS リージョン、帯域、Direct Connect ゲートウェイ ID、パートナーのサブスクライバー ID を選ぶと、AWS がアクティベーションキーを生成して Megaport 側のプロビジョニングを完了させます。モデルカスタマイズでは、Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズが Muse Glimmer、Qwen3.8 27B、Ministral 3 の 3B・8B・14B に対応しました。これらのモデルをデプロイするだけでなく、教師ありファインチューニング (SFT)、直接選好最適化 (DPO)、強化ファインチューニング (RFT) で自社のドメインやワークフローに合わせられ、LoRA と完全なファインチューニングのどちらも選べます。コンピュートでは AWS Lambda MicroVMs がアジアパシフィック (香港・マレーシア・タイ) とヨーロッパ (スペイン) の 4 リージョンに追加され、合計 14 リージョンになりました。VM レベルの分離、ほぼ即時の起動と再開、状態の保持を備えたサーバーレスのコンピュートプリミティブで、ユーザーや AI が生成したコードの実行に使えます。分析では Amazon Quick がアジアパシフィック (シンガポール) リージョン (ap-southeast-1) で利用可能になり、データをシンガポール内に保存・処理したままチャット・Research・Spaces・QuickSight ダッシュボードを使えるようになりました。IAM では、プログラムから取得できるサービスリファレンス情報が拡張され、aws: で始まるグローバル条件キーを 1 つの機械可読ファイルにまとめ、サービス識別子を人間が読める名前に対応づける ServiceName フィールドと、どのアクションがデータプレーンの操作かを示す IsDataPlane プロパティが加わりました。追加費用はかかりません。エージェント基盤では、Amazon Bedrock AgentCore Gateway が推論エンドポイントで Amazon Bedrock の InvokeModel と InvokeModelWithResponseStream API に対応し、推論トラフィックのモデルフォールバックのルーティングも加わりました。InvokeModel に対応したことで、既存の Amazon Bedrock SDK の組み込みをゲートウェイに向けるだけで、プロバイダーごとにクライアントのコードを書き換えずに、統制された 1 つのエンドポイントからどのモデルプロバイダーにも到達できます。モデルフォールバックでは、主たる宛先がスロットリングされた場合、容量が足りない場合、到達できない場合に、ゲートウェイが自動的に別のモデルやプロバイダーへリクエストを振り向けるため、クライアントごとにリトライのロジックを実装しなくてもエージェントを動かし続けられます。

主要トピック
  • セキュリティ速報: PHP の Web ランタイムに 2 つの重大な脆弱性 (CVE-2026-109618 / CVE-2026-109619)、CVE-2026-112408 (SageMaker Python SDK の default_bucket() でバケット所有者検証が欠落)、いずれも Important

  • 脅威インテリジェンス: Amazon Threat Intelligence が MadPot のテレメトリーから、公開 4 日前 (10 月 17 日) の PHP2Shell エクスプロイト試行を特定

  • ポリシー: AWS がネットワークスキャンのガイドラインを導入、準拠スキャナーの 4 原則 (観察のみ・識別可能・協調的・機密保持)

  • インシデント対応: AWS Security Incident Response の POC 手順と、ランサムウェア想定シナリオでのライフサイクル加速 (自動トリアージ、Systems Manager による自動封じ込め)

  • レジリエンス: NIST CSF 2.0 と Well-Architected を踏まえた公共部門向けのサイバーレジリエンスと事業継続の戦略

  • 認証情報: IAM Roles Anywhere を自社 PKI と統合するベストプラクティス、AWS 外のワークロードにも一時認証情報を

  • 推論基盤: AWS Neuron 2.33 が TorchNeuron (ネイティブ PyTorch バックエンド) をパブリックベータで導入、Neuron Observer も追加

  • 学習: Qwen3 を単一 trn2.48xlarge 上で torchtitan により 3 通りの方法で学習 (HF Transformers v5 / torchtitan ネイティブ / NKI MoE カーネル)

  • エージェント: Strands Agents による AAIF が定型タスクを小規模モデルでローカル処理し複雑な要求をクラウドへ。マルチエージェントの本番課題 5 つと解決策

  • エージェント: Step Functions の決定論的オーケストレーションと AgentCore を組み合わせ、安い手段から順にエスカレーションする医療コーディング

  • 分析: Amazon Quick へオンプレミスのデータソースを PrivateLink で接続し分析トラフィックを公開インターネットから隔離

  • データベース: Aurora と RDS がオンデマンドキャパシティ予約に対応、Cognito のマルチリージョンレプリケーションが GovCloud (US) へ拡大

  • 移行: AWS Transform の移行アセスメントが S3・EBS・EFS・FSx 向けのオンプレミスストレージ評価に対応

  • セキュリティ: PHP2Shell (CVE-2026-109618 / CVE-2026-109619、CVSS v4.0 で 9.2 Critical) に AWS WAF で緩和策。進捗フィールドや multipart のブロック、本文サイズ上限、レートベースルールを Count から Block へ段階導入

  • セキュリティ: Amazon Threat Intelligence が MadPot のテレメトリから公開 4 日前 (2026 年 10 月 17 日) の PHP2Shell 悪用の試みを特定、匿名化ネットワークの IP から。時間単位のパッチ適用とシグネチャ非依存の検出を提言

  • 国内: EKS Auto Mode のノード障害対応。ノードモニタリングエージェントと Karpenter による検出・ドレイン・置き換えと、SSH なしの診断情報収集

  • ネットワーク: AWS Interconnect - last mile が Megaport との協業でプレビュー開始。31 か国 1,200 以上の DC を持つ SDN に数クリックで接続

  • モデルカスタマイズ: SageMaker AI のサーバーレスカスタマイズが Muse Glimmer・Qwen3.8 27B・Ministral 3 (3B / 8B / 14B) に対応、SFT・DPO・RFT と LoRA / 完全ファインチューニングを選択可能

  • コンピュート: Lambda MicroVMs が香港・マレーシア・タイ・スペインの 4 リージョンに追加され計 14 リージョンへ

  • 分析: Amazon Quick がシンガポールリージョン (ap-southeast-1) で利用可能に、データを現地に保持したまま利用できる

  • IAM: サービスリファレンス情報にグローバル条件キーの一括ファイル、ServiceName、IsDataPlane を追加。ポリシー管理の自動化向けで追加費用なし

  • エージェント基盤: AgentCore Gateway が Bedrock の InvokeModel / InvokeModelWithResponseStream に対応し、モデルフォールバックのルーティングを追加。既存 SDK の向き先を変えるだけで統制された 1 エンドポイントから各プロバイダーへ到達できる

AI (Claude Opus 5) が生成 · 2026-10-24 08:09:55 JST

AWS What's New

AWS Neuron 2.33 adds native PyTorch support, Neuron Observer, and other new features

詳細を表示

AWS Neuron 2.33 is now available, introducing TorchNeuron, the native PyTorch backend for AWS Trainium, in public beta. You can run models written with the standard PyTorch APIs on Amazon EC2 Trn2 and Trn3 instances, in eager mode or with torch.compile. This release also introduces Neuron Observer in public beta, which detects Trainium health issues in under a second and identifies the affected node or device.

The vLLM Neuron plugin upgrades to vLLM 0.29.0, and the vLLM Omni Neuron plugin for Wan2.2 video generation is now part of the Neuron release. Both support native PyTorch compilation through TorchNeuron. A new Neuron Deep Learning AMI and Deep Learning Container for PyTorch training include TorchNeuron, PyTorch 2.14, and TorchTitan. Neuron Explorer opens profiles captured with torch.profiler. From a PyTorch memory snapshot, it now attributes allocations to the Python source lines that made them, for debugging out-of-memory errors in eager mode.

Kernels written with the Neuron Kernel Interface (NKI) can now use the full Python language for metaprogramming, including generators and class inheritance. The NKI Library adds 25 new experimental kernels, including kernels for DeepSeek-V3.2, Qwen3.5, and Kimi Delta Attention.

To get started, see the following resources:

Amazon Aurora and Amazon RDS now support On-Demand Capacity Reservation

詳細を表示

Starting today, you can reserve compute capacity for your Amazon Aurora and Amazon RDS DB instances in one or more Availability Zones for as long as you need it. Reserving capacity helps ensure that DB instance create, restore, scale-compute, and start operations don't fail because of insufficient capacity.

On-Demand Capacity Reservation is designed for workloads that need assurance that specific DB instance capacity will be available when they need it for business-critical events, such as migrations, product launches, seasonal peaks, high-availability deployments, or disaster recovery. You choose the DB instance class, engine, Availability Zones, and reserved capacity per Availability Zone, and RDS holds that capacity for you. Capacity can be reserved in two or more Availability Zones to support Multi-AZ deployments. To use the reserved capacity, reference the reservation when you create, restore, modify, or start a DB instance.

You can reserve capacity for immediate use with no commitment and cancel at any time, or schedule a reservation to begin 5 to 120 days in the future with a minimum commitment. Reserved capacity is billed at On-Demand rates while the reservation is active, whether or not DB instances within the reservation are running. Discounts from your existing Reserved DB Instances or Database Savings Plans apply automatically.

On-Demand Capacity Reservation is available for Amazon Aurora and Amazon RDS in all AWS commercial Regions. To learn more about On-Demand Capacity Reservation, visit the documentation for Amazon Aurora and Amazon RDS. 

Amazon Aurora and Amazon RDS now support On-Demand Capacity Reservations

詳細を表示

Starting today, you can reserve compute capacity for your Amazon Aurora and Amazon RDS DB instances in one or more Availability Zones for as long as you need it. Reserving capacity helps ensure that DB instance create, restore, scale-compute, and start operations don't fail because of insufficient capacity.

On-Demand Capacity Reservations are designed for workloads that need assurance that specific DB instance capacity will be available when they need it for business-critical events, such as migrations, product launches, seasonal peaks, high-availability deployments, or disaster recovery. You choose the DB instance class, engine, Availability Zones, and reserved capacity per Availability Zone, and RDS holds that capacity for you. Capacity can be reserved in two or more Availability Zones to support Multi-AZ deployments. To use the reserved capacity, reference the reservation when you create, restore, modify, or start a DB instance.

You can reserve capacity for immediate use with no commitment and cancel at any time, or schedule a reservation to begin 5 to 120 days in the future with a minimum commitment. Reserved capacity is billed at On-Demand rates while the reservation is active, whether or not DB instances within the reservation are running. Discounts from your existing Reserved DB Instances or Database Savings Plans apply automatically.

On-Demand Capacity Reservations are available for Amazon Aurora and Amazon RDS in all AWS commercial Regions. To learn more about On-Demand Capacity Reservations, visit the documentation for Amazon Aurora and Amazon RDS. 

Amazon Cognito extends multi-Region replication to AWS GovCloud (US) Regions

Amazon Cognito multi-Region replication (MRR) now supports AWS GovCloud (US) Regions, extending the resilience benefits of MRR to more workloads. MRR lets you synchronize user and machine identity data, including credentials, user pool configurations, and federation setups, to a secondary user pool in a standby Region you designate, in near real-time. With user data in the standby Region, you can redirect traffic and keep authentication available if there is a disruption in your primary Region.

Previously, MRR was available in 16 commercial Regions. You can now also use MRR to replicate between additional AWS Regions, helping you meet resilience, data residency, and compliance requirements in the Regions that best align with your business needs.

MRR is available as an add-on for user pools in the Essentials or Plus feature tiers, and requires a multi-Region AWS KMS customer managed key (CMK). For the full list of AWS Regions where Amazon Cognito is available, see AWS Capabilities by Region. To get started, visit the developer guide for instructions and the pricing page for pricing details.

AWS Direct Connect announces 100G expansion in Manchester, England

Today, AWS announced the expansion of 10 Gbps and 100 Gbps dedicated connections with MACsec encryption capabilities at the existing AWS Direct Connect location in the Equinix MA3 data center near Manchester, England. You can now establish private, direct network access to all public AWS Regions (except those in China), AWS GovCloud Regions, and AWS Local Zones from this location. This is the third AWS Direct Connect location in England to provide 100 Gbps connections with MACsec encryption capabilities.

The Direct Connect service enables you to establish a private, physical network connection between AWS and your data center, office, or colocation environment. These private connections can provide a more consistent network experience than those made over the public internet.

For more information on the over 150 Direct Connect locations worldwide, visit the locations section of the Direct Connect product detail pages. Or, visit our getting started page to learn more about how to purchase and deploy Direct Connect.

AWS Service Reference Information now supports global condition keys, service names, and data plane classification

AWS is expanding programmatic service reference information to help you automate IAM policy management and keep your policies aligned with the latest service updates. The service reference now includes all aws:-prefixed global condition keys in a single machine-readable file, a ServiceName field mapping service identifiers to human-readable names, and an IsDataPlane property identifying which actions are data plane operations.

You can automate retrieval of this information to eliminate manual effort, and incorporate it directly into your existing policy management tools and processes. This feature is available at no additional cost. To get started, refer to the documentation on programmatic service reference information.

AWS Transform adds storage migration assessments for Amazon S3, EBS, EFS, and FSx

Migration assessments in AWS Transform now evaluate on-premises storage for migration to AWS. Instead of manually analyzing thousands of volumes across protocols, capacity, and performance, you upload a storage inventory and AWS Transform does the mapping for you. It matches each workload to the best-fit service, sizes the recommendation, and projects costs to produce a total cost of ownership business case. Bring NAS shares, SAN LUNs, direct-attached disks, or backup repositories via a NetApp Digital Advisor export, RVTools file, or other inventory. AWS Transform routes workloads across Amazon S3, Amazon EBS, Amazon EFS, and Amazon FSx (NetApp ONTAP, Windows File Server, OpenZFS, Lustre). Run what-if scenarios to compare deployment options such as Single-AZ vs. Multi-AZ or cost-optimized vs. performance-optimized, then ask follow-up questions about any result in chat.

Storage migration assessments are available in all AWS Regions where AWS Transform is available. To learn more, see the AWS Transform User Guide.

Amazon Quick Now Available in the AWS Singapore Region

Amazon Quick is now available in the AWS Asia Pacific (Singapore) region (ap-southeast-1). This launch allows customers in Singapore to access the full power of Amazon Quick while meeting local requirements for data sovereignty.

Amazon Quick provides business users an agentic teammate that quickly answers questions at work and turns those answers into actions. With Amazon Quick, every user is empowered to make better decisions faster and take actions without switching applications using AI they can trust. Today’s launch allows customers to take advantage of Amazon Quick’s capabilities including AI-powered chat, Research, Spaces, and QuickSight dashboards — with their data stored and processed locally within the AWS Singapore region. 

For a full list of AWS regions where Amazon Quick is available, visit the Quick regional availability page. To learn more, visit the Amazon Quick documentation or product detail page.

AWS Lambda MicroVMs is now available in 4 additional AWS regions

AWS Lambda MicroVMs is now available in 4 additional AWS Regions: Asia Pacific (Hong Kong), Asia Pacific (Malaysia), Asia Pacific (Thailand), and Europe (Spain). With this launch, you can use Lambda MicroVMs in a total of 14 AWS Regions.

Lambda MicroVMs is a serverless compute primitive that provides VM-level isolation, near-instant launch and resume speeds, and state preservation for executing user or AI generated code.  Developers can use Lambda MicroVMs to give each user or job their own isolated compute environment without managing virtualization infrastructure or choosing between isolation, speed, and state retention. MicroVMs enable secure, stateful, and responsive code execution for applications including AI coding assistants, interactive development environments, and vulnerability scanners.

With today's launch, developers can run Lambda MicroVMs closer to their end-users in 4 additional Regions, helping meet latency and data residency requirements. To get started, create a MicroVM image from your Dockerfile, then launch MicroVMs from that image. Give each user or job their own MicroVM with a dedicated HTTPS URL that supports popular connectivity protocols such as HTTP/2, gRPC, and WebSockets. You can use MicroVMs through the AWS Lambda console, AWS CloudFormation, AWS Cloud Development Kit, or with your preferred Agentic development tools using the Agent Toolkit for AWS.

To learn more, visit the AWS Lambda MicroVMs developer guide. For information on pricing, see Lambda MicroVMs pricing. Visit the AWS Capabilities by Region page for the latest region availability.

Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Muse Glimmer, Qwen 3.8 and Ministral 3 models

詳細を表示

Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Muse Glimmer, Qwen3.8 27B, and Ministral 3 3B, 8B, and 14B models. In addition to deploying these models on SageMaker AI, you can now adapt them to your specific domains and workflows, using supervised fine-tuning (SFT), direct preference optimization (DPO), and reinforcement fine-tuning (RFT) techniques. You can also adapt these models with either low-rank adaptation (LoRA) or full fine-tuning techniques. This launch adds these models to a wide variety of models available for serverless customization on SageMaker AI, including models from the Nova, Gemma 4, Nemotron 3.5, Qwen, Llama, gpt-oss, and DeepSeek families.

Model customization lets you tailor foundation models with your proprietary data so a smaller, right-sized model can match frontier-model quality on your tasks, while also reducing cost and latency. You can use labeled data with SFT to improve accuracy on domain-specific tasks, preference data with DPO to align outputs with your organization's tone, or reward signals with RFT to improve performance on new tasks. With serverless customization, SageMaker AI handles all infrastructure provisioning and training orchestration, so you can focus on your data and evaluation rather than cluster management, and only pay for what you use.

Serverless model customization on SageMaker AI is available in US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), and Europe (Ireland). To get started, navigate to the Models page in Amazon SageMaker Studio to launch a customization job, use the SageMaker Python SDK or use our Agent skills with your choice of coding assistant. To learn more and see the full supported list of models, see the Amazon SageMaker AI model customization documentation.

AgentCore Gateway now supports Bedrock InvokeModel APIs and model fallback

Amazon Bedrock AgentCore Gateway now supports the Amazon Bedrock InvokeModel and InvokeModelWithResponseStream APIs on its inference endpoint, along with model fallback routing for inference traffic. With InvokeModel support, you can point your existing Amazon Bedrock SDK integration at the gateway and reach any model provider through one governed endpoint, without rewriting client code for each provider. With model fallback, the gateway automatically routes a request to an alternative model or provider when the primary destination is throttled, out of capacity, or unreachable, so your agents stay available without each client implementing its own retry logic.

For fallback routing, you define an ordered chain of alternative destinations in a gateway rule, along with the conditions that trigger a switch, such as throttling, server errors, or response timeouts. A built-in circuit breaker skips destinations that are currently failing, so requests reach a healthy destination faster and you avoid added latency for failed attempts. Fallback routing happens behind the scenes, which means you send one request and receive one response, regardless of the internal trial and error on a given request.

These features are available in all AWS Regions where Amazon Bedrock AgentCore Gateway is available (except those in China). To learn more, see the Amazon Bedrock AgentCore Gateway User Guide.

AWS announces AWS Interconnect - last mile preview with Megaport

AWS launches AWS Interconnect - last mile preview with Megaport, a fully managed connectivity offering that allows customers to connect their branch offices, data centers, and remote locations to AWS with just a few clicks, eliminating the friction and complexity of network setup. As a milestone collaboration between AWS and Megaport, AWS Interconnect - last mile combines AWS cloud innovation with Megaport operating one of the world's largest Software Defined Networks (SDN), with 1,200+ enabled data centers across 31 countries.

Through the AWS Management Console, customers can now instantly establish private, high-speed connections to AWS by simply choosing their preferred AWS Region, bandwidth speed, Direct Connect Gateway ID and partner subscriber ID. Once initiated, AWS generates an activation key to complete connectivity provisioning with Megaport. The launch simplifies the connectivity experience by pre-provisioning capacity and automating complex network configuration including BGP peering, VLAN configuration, and ASN assignment. At GA, customers will also be able to dynamically scale bandwidth from 1 Gbps to 100 Gbps through the AWS Console. The service is designed for high availability, with zero down-time maintenance, backed by a 99.99% SLA. 

AWS Interconnect - last mile is available in the San Jose (us-west-1) and N. Virginia (us-east-1) metros through Megaport. You can create a preview Interconnect using the AWS Management Console, Command Line Interface (CLI), or API. Partners can also easily adopt via a published open API package on GitHub. For more information, see the AWS Interconnect - last mile documentation and pricing pages.

AWS Japan Blog

AWS Security Incident Response によるセキュリティ運用の最適化

この記事では、AWS Security Incident Response を有効にして概念実証 (POC) を実施し、セキュリティ運用を迅速に強化する方法を説明します。まず、Amazon GuardDuty の検出結果と、AWS Security Hub でサードパーティ製ツールから取り込む一部の検出結果を自動でトリアージする仕組みを紹介します。次に、成功基準の設定、委任管理者やエスカレーションなどの構成の定義、デプロイの準備、コンソールでの有効化手順を順に解説します。さらに、初日からリアクティブ機能を活用し、疑わしいアクティビティがある場合は AWS がサポートするケースを作成して、AWS の専門家の支援を受けながら価値を最大化する方法も紹介します。

AWS Security Incident Response: インシデント対応ライフサイクルを加速するためのお客様の取り組み

AWS Security Incident Response がインシデント対応ライフサイクルのあらゆる段階をどのように加速するのかを、ランサムウェアの可能性がある不審なアクティビティへの対応シナリオを通じて紹介します。Amazon GuardDuty や AWS Security Hub と統合した自動トリアージ、AWS Systems Manager による自動封じ込め、AWS Security Incident Response Engineering (SIRE) チームへのエスカレーション、インシデントケース ID を使ったタグ付けなど、検出から解決までの流れを解説します。あわせて、アラート疲れを軽減し、対応時間を短縮する方法も説明します。

AWS におけるサイバーレジリエンスと事業継続のためのプロアクティブな戦略

ランサムウェアなどのサイバーセキュリティインシデントや自然災害に備え、公共部門の組織が AWS でワークロードを復旧できるよう準備するためのプロアクティブな戦略を紹介します。NIST CSF 2.0 や AWS Well-Architected フレームワークを踏まえ、マルチアカウント戦略と、Infrastructure as Code (IaC) によるインフラストラクチャ構築の自動化を解説します。さらに、AZ ID やマルチリージョンを活用した復旧用アカウントの準備、AWS Backup によるバックアップ、復旧用アカウントでの自動テストについても説明します。

AWS がネットワークスキャンのガイドラインを導入

AWS は、お客様のワークロードを対象としたネットワークスキャンのガイドラインを導入します。ネットワークスキャンは正当なセキュリティ目的にも、脅威アクターによる偵察にも使われ、両者を見分けるのは困難です。本記事では、セキュリティデータに利害を持つさまざまな関係者を整理します。そのうえで、ガイドラインに準拠したスキャナーが従うべき 4 つの原則 (観察のみ、識別可能、協調的、機密保持) と、準拠によって得られるメリットを紹介します。

Amazon Threat Intelligence が PHP2Shell の脆弱性公開前の悪用を MadPot で特定

Amazon Threat Intelligence は、MadPot のテレメトリから、CVE-2026-109618 と CVE-2026-109619 が公開される 4 日前の 2026 年 10 月 17 日に、PHP2Shell の悪用の試みを特定しました。本記事では、エンバーゴの限界を解説します。また、AI を活用した分析によって、パッチのリリースからエクスプロイト作成までの時間が短くなっている現状も取り上げます。さらに、時間単位でのパッチ適用やシグネチャに依存しない検出など、セキュリティリーダーが見直すべき前提を説明します。併せて、直ちに実施すべき推奨対策と侵害指標 (IOC) も紹介します。

AWS WAF を使用した PHP2Shell RCE 脆弱性 (CVE-2026-109618 および CVE-2026-109619) の緩和策

PHP2Shell (CVE-2026-109618 および CVE-2026-109619) は、PHP コアランタイムに存在する認証不要の RCE 脆弱性です。完全な修正は PHP のアップグレードのみですが、本記事ではパッチ適用期間中に AWS WAF で露出を低減する方法を紹介します。セッションアップロード進捗フィールドや multipart リクエストのブロック、本文サイズの上限設定、レートベースのルールについて、AWS WAFv2 の JSON ルール例と Count モードから Block への段階的なデプロイ手順を解説します。また、AWS WAF による保護の限界と、補完するサーバー側の緩和策についても説明します。

詳解: Amazon EKS Auto Mode によるノード障害の検出、修復、診断の仕組み

Amazon EKS Auto Mode では、ノードに障害が起きても、誰かがノート PC を開くより先に、そのノードが自動的に検出され、ドレインされ、置き換えられます。この記事では、ノードモニタリングエージェントと Karpenter がデフォルトで連携して検出と置き換えのサイクルをどのように回すか、特定の障害がなぜノードの置き換えをトリガーするのか、そして SSH を使わずにノードの診断情報を収集する方法を説明します。

AWS ウィークリーラウンドアップ: AWS Lambda Web Functions、Vercel Marketplace の Amazon S3 など (2026 年 10 月 19 日)

2026 年 10 月 13 日週に起きたことは、新しい種類のコンピュートを追加したわけではありません。代わり […]

Amazon ECS ゲートウェイの紹介:ECS サービス向けの完全マネージド型イングレスソリューション

プラットフォームチームが Amazon Elastic Container Service (Amazon E […]

AWS Security Blog

Best practices for integrating IAM Roles Anywhere with your PKI

Using temporary credentials is a security best practice to reduce the risk from credentials getting compromised. With AWS IAM Roles Anywhere, now your workloads outside of Amazon Web Services (AWS) will be able to access AWS resources by obtaining temporary security credentials in AWS Identity and Access Management (IAM). IAM Roles Anywhere relies on public […]

Amazon Threat Intelligence identifies PHP2Shell exploitation prior to public disclosure in MadPot

Amazon Threat Intelligence identified a PHP2Shell exploitation attempt dating to Oct. 17, 2026, in MadPot telemetry, four days before public disclosure of CVE-2026-109618 and CVE-2026-109619. The exploit attempt originated from an IP address associated with a commercial anonymization network. While the vulnerability was under embargo, the targeting of a honeypot from an anonymized IP address […]

Using AWS WAF to apply mitigations for PHP2Shell RCE vulnerabilities (CVE-2026-109618 and CVE-2026-109619)

On October 21, 2026, the PHP project released emergency fixes for two critical remote code execution (RCE) vulnerabilities in the PHP core runtime, tracked as CVE-2026-109618 and CVE-2026-109619 and collectively named PHP2Shell. Both are rated 9.2 (Critical) under CVSS v4.0, and both allow an unauthenticated attacker to run code on a vulnerable server. The fixed […]

AWS Security Bulletins

CVE-2026-112408 - Missing bucket ownership verification in Amazon SageMaker Python SDK default_bucket()

Bulletin ID: 2026-142-AWS
Scope: AWS
Content Type: Important (requires attention)
Publication Date: 10/21/2026 12:30 PM PDT

Description:

The Amazon SageMaker Python SDK is an open-source library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker. We identified CVE-2026-112408, an issue in the default_bucket() function. The SDK uses a predictably named Amazon S3 bucket and does not check that the caller's AWS account owns it. A remote actor who creates that bucket first could achieve code execution in a remote SageMaker execution environment and obtain IAM credentials.

Impacted versions:
- V2: < 2.257.3
- V3: >= 3.0.0 and < 3.10.0

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

Read the article

PHP web runtimes (CVE-2026-109618 and CVE-2026-109619)

Bulletin ID: 2026-143-AWS
Scope: AWS
Content Type: Important (requires attention)
Publication Date: 10/21/2026 14:30 PM PDT

Summary:

Two critical vulnerabilities in PHP (CVE-2026-109618 and CVE-2026-109619) allow an unauthenticated remote actor to execute code, access process-accessible data, or cause denial of service on affected PHP workers. Customers running affected PHP versions (8.2–8.5 below the fixed releases, and end-of-life 5.4–8.1) should upgrade immediately to a patched release (8.5.12, 8.4.27, 8.3.36, or 8.2.35); configuration changes alone are not complete mitigations. AWS has identified a limited set of services that run affected PHP versions and is actively deploying mitigations and updates. Review the full bulletin for per-service status, mitigation guidance, and AWS WAF compensating controls.

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

Read this article

AWS Architecture Blog

Automate medical coding with Step Functions and Amazon Bedrock AgentCore

Learn how to combine deterministic orchestration with bounded agentic reasoning using AWS Step Functions and the Amazon Bedrock AgentCore harness. This medical coding workflow escalates cheapest-first: a safety block-list, then exact matching, then an AI agent only for terms that need judgment, keeping every routing decision auditable.

AWS Machine Learning Blog

How U.S. Hunger connects leaders and data using Amazon Quick

U.S. Hunger, a nonprofit addressing food insecurity, uses Amazon Quick to connect organizational data with leadership decisions. Leaders explore applicant data directly, share KPI definitions and financial context in Quick Spaces, and investigate policy questions with Quick Research.

Train Qwen3 on AWS Trainium with torchtitan

Train Qwen3 on AWS Trainium with torchtitan three ways on a single trn2.48xlarge: the Hugging Face Transformers v5 modeling backend, torchtitan's native Qwen3, and NKI mixture-of-experts kernels. The same torchrun launcher and config structure work unchanged across all three paths, including loading and saving published Hugging Face safetensors.

Adaptive agentic intelligence framework using Strands Agents

The Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), built with Strands Agents, handles routine tasks locally with small language models and routes complex requests to cloud models through Amazon Bedrock. This post walks through building AAIF with local SLMs through Ollama and Amazon Bedrock, using an Internet of Things monitoring scenario.

5 production challenges in multi-agent systems and how Deep Insight solved them

Many teams build a multi-agent AI prototype in days but hit a wall in production. This post defines five production challenges (orchestration, per-agent model selection, reliable operation, secure code execution, and monitoring) and shows how Deep Insight, an open source multi-agent system on AWS, solves each.

Securing Quick access from corporate networks with AWS PrivateLink

Learn how to connect on-premises data sources to Amazon Quick privately with AWS PrivateLink, keeping analytics traffic off the public internet. This walkthrough covers VPC endpoints for user and API access, VPC connections for data sources, DNS and endpoint policies, identity federation, and enforcing VPC-endpoint-only access for compliance.