How to enhance Compliance Assessment Efficiency with AI/ML

This session demonstrates how AI and machine learning can significantly improve the efficiency and accuracy of security compliance assessments in cloud environments. Using PCI DSS as a representative example, it shows how AI/ML techniques can automate requirement mapping, evidence classification, and audit report generation, reducing manual effort and subjective judgment. The presentation also highlights practical security use cases—such as fraud detection, intrusion detection, data loss prevention, DevSecOps, and IoT security—where managed AI/ML services help translate compliance requirements into continuous, operational security controls. The objective is to move from manual compliance to scalable, intelligent compliance-by-design.

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1. SAN FRANCISCO
2. How to enhance Compliance Assessment Efficiency with AI/ML Shaoyi Li AWS Community Builder
3. 如何利 用 AI/ML提升安全合规效率 李少奕 亚 马 逊云科技Community Builder
4. 目 录 1.利 用 AI/ML提升云合规审计效率 2.应 用 AI/ML加速云合规落地 1) 金 融欺诈检测 2) 系统 入 侵检测 3) 数据泄露防护DLP 4) 开发全 生 命周期保护DevSecOps 5) 监控IoT终端安全
5. 传统的合规审计流程，以 金 融合规PCI-DSS为例 1）通读整个PCI-DSS合规 文 档（12 大 类，超过300条要求） 2）将PCI-DSS审计的要求匹配到企业内部合规框架 3）验证PCI-DSS上述匹配是准确的 4）为审计/合作伙伴客户提供内部审计报告(SAQs)和证据 如何利 用 AI/ML提升云审计效率 带来的挑战： 审计效率低 手 动收集易错 依赖于主观判断 重复性审计问题
6. 解决 方 案： 举例场景：你的公司是如何管理数据中 心 的访问权限的？ PCI-DSS 合规中有关权限管理的要求共有两 大 类： 1）要求7：基于业务需求限制对持卡 人 数据环境的访问（IAM） 2）要求8：识别和验证对系统的访问（IAM） 3）要求9：限制对持卡 人 数据的物理访问（Physical Security） 我该匹配到哪条要求？ Amazon Comprehend 分类模型 Multi-label模式
7. 目 前 支 持语 言 ：英 文 、法语、德语、意 大 利语、葡萄 牙 语、 西 班 牙 语 1. 首 先Amazon Comprehend会提取 文 字中的关键词： How does XX company manage the access to the data canter? 2. Amazon Comprehend AI/ML分类模型会将 文 字中的关键词进 行 匹配，找出对应的合规类别 关键词：manage the access to the data canter 匹配到的合规类别：1)Physical Security, 2)Application Security, 3)IAM 3)同时返回三个匹配结果的置信度分数，帮助 用 户判断 1)Physical Security(93%) 2)Application Security(4%) 3)IAM(2%) 4）对于PCI-DSS这种有 子 要求的合规，我们会采 用 Multi-Class模式 我们的训练集将是 Physical Security | Data Center Access 预测结果将是(举例): Physical Security(89%) IAM(45%) Data Center Access(95%)
8. 新的审计流程： 1.合规官匹配合规标准 2. 自 动调 用 Audit Manager 生 成审计报告 3.对于未找到的审计证 据，通过知识库查询
9. 带来的收益 审计实现批量 自 动化 省去重复性审计 AI审计更准确 避免 人工 错误 将 至 少省去53%审计时 长 建议： 训练集要求每个Label 至 少有10条数据，利 用 Amazon SageMaker Ground Truth创建训练集 分类模型需要 大 量的训练数据，以及重复性训练，以提升准确度。可以利 用 Flywheel服务 模型要保证实时性，当企业合规框架变动时，模型要同步更。 利 用 Threshold提升分类模型预测的质量，选取F1 Score拐点值
10. AI/ML如何帮助安全合规落地 Amazon Fraud Detector 防护 金 融欺诈 PCI-DSS合规的核 心 Amazon GuardDuty 检测云上系统 入 侵 PCI-DSS A3.3.1 Amazon Macie 云上DLP PCI-DSS A3.2.6 IoT Device Defender 终端监控与修复 PCI-DSS 9.9 Amazon CodeWhisperer Amazon CodeGuru 开发全 生 命周期保护 PCI-DSS要求6 以PCI-DSS 为例
11. Thank you! Image caption 3 Image caption 4 Image caption 5 Image caption 6
12. 金 融 支 付欺诈检测 一 般由交易处理商(Processor)/银 行 负责 金 融欺诈的类别：1）信 用 卡欺诈 2）账户盗 用 欺诈 3）新账户欺诈 如何防范？ 1）全托管AI/ML欺诈检测服务Amazon Fraud Detector 利 用 Fraud Detector防范 金 融欺诈 Comment:备 用页