Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Intelligenza artificiale e sicurezza degli agenti in Amazon Quick Amazon Quick include funzionalità di intelligenza artificiale che leggono contenuti, intraprendono azioni ed eseguono flussi di lavoro automatizzati. Queste funzionalità introducono proprietà diverse dalle tradizionali funzionalità di BI. Usa questa pagina per capire cosa rende diverse queste funzionalità, come applicare i controlli disponibili e dove tali controlli hanno dei limiti. Per l'elenco di controllo di sicurezza corrispondente, vedere[Sicurezza in tempi rapidi](best-practices-security.md). ## Cosa rende diverse queste funzionalità Tre proprietà distinguono le funzionalità di intelligenza artificiale e degli agenti dalle funzionalità tradizionali come dashboard e set di dati. + **L'assistente legge i contenuti non scritti dagli utenti**: le knowledge base, la ricerca sul Web, i fornitori di ricerca di terze parti e i connettori forniscono tutti contenuti che provengono dall'esterno dell'organizzazione. Qualsiasi contenuto che non rientri nei limiti della tua fiducia è una potenziale fonte di input contraddittori. Per l'elenco completo delle fonti di contenuto, consulta. [Two-condition modello per il rischio di contenuti contraddittori](#sec-agentic-security-two-condition-model) + **L'assistente può intraprendere azioni con effetti esterni al servizio**: tramite connettori, strumenti server Model Context Protocol (MCP) e query di ricerca sul Web, l'assistente può apportare modifiche nei sistemi esterni. Per l'inventario completo dei percorsi in uscita, vedere. [Connessioni in uscita e uscita di dati in Amazon Quick](outbound-connections.md) + **Alcune funzionalità vengono eseguite senza l'intervento di una persona**: i flussi di lavoro automatizzati vengono eseguiti in base a una pianificazione o in risposta agli eventi, senza una sessione utente interattiva. Questo cambia il modo in cui si valuta il rischio di ogni azione. Per ulteriori informazioni, consulta [Autonomia e identità](#sec-agentic-security-autonomy-identity). Nessuna di queste proprietà è esclusiva di Amazon Quick. Sono comuni a tutti AI-powered i servizi. Insieme, significano che la stessa revisione della sicurezza applicata a una dashboard tradizionale non affronta completamente il profilo di rischio di un agente o di un flusso di lavoro automatizzato. ## Two-condition modello per il rischio di contenuti contraddittori Il rischio di agire su contenuti contraddittori richiede la presenza contemporanea di due condizioni: 1. L'assistente può leggere contenuti al di fuori del tuo limite di fiducia. 1. L'assistente può intraprendere un'azione consequenziale. Restringendo entrambe le condizioni si riduce l'esposizione. Un limite di fiducia è l'insieme di fonti di contenuto che consideri sicure e sotto il tuo controllo. Qualsiasi contenuto che entra nel contesto dell'assistente dall'esterno di tale confine non è attendibile per definizione. ### Superficie di lettura Le seguenti fonti possono fornire contenuti al contesto dell'assistente. Ciascuno è un punto in cui è possibile immettere contenuti che non sei l'autore. + Base di conoscenza e recupero dell'indice (incluso bring-your-own-index da Amazon Q Business) + File caricati negli spazi + File caricati in chat + Risultati di ricerca sul Web + Third-party dati dei fornitori di ricerca + Contenuto restituito dai connettori di azione + Contenuto restituito da strumenti server MCP remoti Il contesto mantenuto contribuisce anche alla superficie di lettura. Le conversazioni passate e, in Quick Desktop, le entità estratte da fonti di dati connesse persistono tra le sessioni e possono fornire informazioni sulle risposte successive. Per ulteriori informazioni, consulta [Memoria e contesto conservato](#sec-agentic-security-memory). Non tutte queste fonti comportano lo stesso rischio. I file caricati dai tuoi utenti in chat rientrano nei tuoi limiti di fiducia. I contenuti restituiti da una ricerca web a Internet aperto non lo sono. Valuta ogni fonte rispetto al tuo limite di affidabilità quando rivedi la tua configurazione. ### Superficie d'azione I seguenti percorsi consentono all'assistente di provocare effetti al di fuori di Amazon Quick. Ciascuno è un punto in cui può verificarsi un'azione consequenziale. + On-demand azioni tramite connettori di terze parti e AWS di servizio + Azioni automatizzate del flusso di lavoro tramite connettori a livello di servizio + Richiami remoti degli strumenti del server MCP + Query di ricerca Web (invio del contesto esternamente) + Quick Apps esegue il bridge delle chiamate API (in modalità sandbox) + Esecuzione di codice su Quick Desktop (effetti sui file sul computer dell'utente, entro i permessi della cartella configurati; altre superfici di esecuzione del codice sono protette in modalità sandbox senza accesso esterno) + Esecuzione pianificata dell'agente Per un inventario completo dei percorsi in uscita, compresi i dati che possono passare attraverso ognuno di essi e chi li controlla, consulta[Connessioni in uscita e uscita di dati in Amazon Quick](outbound-connections.md). ## Autonomia e identità Amazon Quick supporta due modelli di chiamata con caratteristiche di sicurezza diverse. Lo stesso connettore o azione comporta rischi diversi a seconda del modello che lo richiama. ### On-demand azioni On-demand le azioni sono avviate dall'utente e interattive. Si autenticano con le credenziali personali del singolo utente e agiscono come utente richiamante. Ogni azione su richiesta è limitata dalle autorizzazioni del connettore dell'utente e una persona è presente nella sessione quando viene eseguita. ### Flussi di lavoro automatizzati I flussi di lavoro automatizzati sono pianificati o attivati da eventi e non interattivi. Si autenticano a livello di servizio anziché come singolo utente. Poiché utilizzano l'autenticazione a livello di servizio, non sono limitati dalle autorizzazioni del connettore di un singolo utente e vengono eseguiti automaticamente. La conseguenza della tua recensione è che un flusso di lavoro automatizzato può raggiungere qualsiasi risorsa autorizzata dalle credenziali a livello di servizio, indipendentemente dall'utente che ha creato il flusso di lavoro. Non è presente alcuna sessione interattiva per osservare cosa succede durante l'esecuzione. Un'azione può comportare rischi limitati quando viene richiamata su richiesta. La stessa azione può comportare un rischio più ampio quando viene richiamata da un flusso di lavoro automatizzato con un livello di servizio elevato. ### Aggiungere una fase di revisione Per aggiungere una fase di revisione a un flusso di lavoro automatizzato, utilizza il task center human-in-the-loop. Per i flussi di lavoro in cui desideri che una persona approvi un'azione prima che venga eseguita, il task center sospende l'esecuzione e raccoglie l'approvazione prima che il flusso di lavoro continui. Per ulteriori informazioni, consulta [Human-in-the-loop centro attività](hitl-task-center.md). ## Supervisione umana Puoi applicare i gate di approvazione umani in cinque momenti del ciclo di vita delle funzionalità di intelligenza artificiale e degli agenti. Insieme, formano un modello a più livelli per la supervisione umana. 1. **Approvazione delle capacità (negata per impostazione predefinita)**: le nuove funzionalità di intelligenza artificiale in una categoria limitata vengono negate all'avvio fino a quando un amministratore non le autorizza esplicitamente. Questo gate si applica prima che una funzionalità sia disponibile per qualsiasi utente. Per ulteriori informazioni, consulta [Nega per impostazione predefinita](custom-permissions-governance.md). 1. **Build-time consenso (consenso all'integrazione delle app)**: quando l'agente Apps aggiunge un'integrazione a un'app (action connector, space, dashboard visual o inferenza AI), richiede all'autore l'approvazione. L'app pubblicata non include mai integrazioni non approvate e i visualizzatori di app ereditano l'ambito di integrazione approvato anziché un accesso più ampio. Per ulteriori informazioni, consulta [Modello di consenso all'integrazione](security-sandbox-apps.md#apps-integration-consent). 1. **Approvazione delle condivisioni (Flows)**: le autorizzazioni personalizzate controllano quali utenti possono esaminare e approvare le richieste di condivisione dei flussi e se i creatori possono condividere i flussi senza approvazione. Gli amministratori configurano queste funzionalità tramite profili di autorizzazione personalizzati. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md). 1. **Revisione del runtime (task center human-in-the-loop)**: per i flussi di lavoro in cui si desidera che una persona approvi un'azione prima che venga eseguita, il task center human-in-the-loop sospende l'esecuzione e raccoglie l'approvazione. Questo cancello è opzionale e dipende dal flusso di lavoro. Per ulteriori informazioni, consulta [Human-in-the-loop centro attività](hitl-task-center.md). 1. **Per-action controllo utente (Desktop, Preview)**: su Quick Desktop, ogni strumento di sistema può essere abilitato o disabilitato singolarmente e supporta un modello di autorizzazione a tre livelli (Accesso ** completo**, ** Sola lettura ** e ** Chiedi ogni volta) con ** granularità per ogni operazione. **Full Access ** esegue le operazioni senza richiedere conferma. **Ask Each Time ** conferma ogni operazione. Ciò pone nelle tue mani una decisione di approvazione al momento di ogni azione, per gli strumenti che hai abilitato. Per ulteriori informazioni, consultare [Livelli di accesso](system-tools-desktop.md#system-tools-access-levels) e [Gestione delle autorizzazioni](desktop-settings.md#desktop-settings-manage-permissions). Se si applica una richiesta per azione, si tratta di una scelta configurabile dall'utente. Sul desktop, si imposta uno strumento su ** Chiedi ogni volta per ** confermare ogni operazione o su Accesso ** completo per eseguirlo senza ** chiedere conferma. Nell'esperienza web, le azioni su richiesta vengono eseguite quando vengono attivate e i flussi di lavoro automatizzati non sono interattivi in base alla progettazione: bastano i limiti in termini di capacità, build e tempo di condivisione. Per-action la conferma è quindi disponibile ma non universale. Dipende dalla superficie e da come si configura ogni strumento. Per un flusso di lavoro automatizzato che viene eseguito automaticamente, non esiste alcuna sessione interattiva per confermare nulla. Per questi flussi di lavoro, l'attività di revisione appartiene al momento dell'approvazione, quando si valuta cosa può raggiungere l'automazione e cosa può fare. ## Controlli e limiti per le funzionalità di intelligenza artificiale e degli agenti Amazon Quick fornisce i seguenti controlli relativi alle funzionalità di intelligenza artificiale e degli agenti. Ogni controllo è descritto insieme ai relativi limiti. ### Applicazione delle autorizzazioni di recupero Per le knowledge base con supporto ACL (Access Control List) a livello di documento abilitato, Amazon Quick applica le autorizzazioni sincronizzate dei documenti a ogni recupero. Le integrazioni supportate includono Amazon S3, Google Drive, Microsoft, Atlassian Confluence Cloud e Microsoft. SharePoint OneDrive Se Amazon Quick non è in grado di valutare le autorizzazioni dei documenti per una query, non restituisce alcun documento anziché risultati non filtrati. **Limite**: l'applicazione degli ACL si applica solo alle knowledge base create con il supporto ACL. Le knowledge base create senza il supporto ACL non applicano le autorizzazioni a livello di documento. La configurazione ACL è permanente e non può essere modificata dopo la creazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Le migliori pratiche per la gestione degli ACL nelle knowledge base](acl-best-practices-kb.md). ### Autorizzazioni personalizzate e negazione per impostazione predefinita Le autorizzazioni personalizzate limitano le funzionalità disponibili per ciascun ruolo. Non possono concedere funzionalità che un utente non possiede già. Vince il livello più specifico: il livello utente sostituisce il livello di ruolo, che sostituisce il livello di account. L'opzione nega per impostazione predefinita per la categoria delle funzionalità di intelligenza artificiale limita tutte le funzionalità di intelligenza artificiale, attuali e future, in modo che le nuove funzionalità vengano negate il giorno del lancio fino a quando non vengono esplicitamente consentite. **Limite**: le autorizzazioni personalizzate richiedono un abbonamento Enterprise. Restringono l'accesso ma non possono estenderlo. Per ulteriori informazioni, consultare [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md) e [Nega per impostazione predefinita](custom-permissions-governance.md). ### Organization-level controlli e relativi limiti Le autorizzazioni personalizzate si applicano a livello di account e un amministratore di tale account può modificarle. Se gestisci molti account con AWS Organizations, puoi aggiungere controlli a livello di organizzazione che i singoli amministratori degli account non possono ignorare. Questi controlli agiscono sulle operazioni AWS API e sulla registrazione degli account. Comprendi cosa raggiungono e cosa no. + **Limita chi si iscrive a Quick**: una policy di controllo del servizio (SCP) controlla quali account, edizioni e tipi di identità possono creare un abbonamento Quick, quindi i nuovi account non possono iniziare un abbonamento al di fuori del set approvato. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzo delle politiche di controllo del servizio per limitare le opzioni di iscrizione rapida ad Amazon](security-scp-admin.md). + **Limita le operazioni API di gestione**: un SCP nega le operazioni Quick API che creano e gestiscono agenti, flussi, spazi e knowledge base. Laddove si applica la politica, i principali non possono creare tali risorse tramite l'interfaccia a riga di AWS comando, gli AWS SDK o. CloudFormation + **Limita la disponibilità delle funzionalità AI con autorizzazioni personalizzate, non con SCP**: gli SCP agiscono sulle operazioni AWS API e sulla registrazione dell'account. Non controllano quali funzionalità di intelligenza artificiale un utente vede o può utilizzare all'interno del prodotto. Per limitare le funzionalità AI per i tuoi utenti, utilizza le autorizzazioni personalizzate con l'opzione nega per impostazione predefinita per la categoria di funzionalità AI. Per ulteriori informazioni, consulta [Nega per impostazione predefinita](custom-permissions-governance.md). **Limite**: ogni controllo applica un livello diverso. Un SCP controlla la registrazione e la API-based gestione degli account in tutta l'organizzazione e nessun amministratore dell'account può sovrascriverlo. Le autorizzazioni personalizzate controllano quali funzionalità AI possono essere utilizzate dagli utenti e un amministratore dell'account può modificarle. Per rilevare una modifica personalizzata delle autorizzazioni, registra le operazioni dell'API di gestione rapida AWS CloudTrail e controllale. Per ulteriori informazioni, consulta [Risposta, registrazione e monitoraggio degli incidenti in Amazon Quick](incident-response-logging-and-monitoring.md). ### Catena di fornitura di strumenti e connettori Gli strumenti raggiungono l'assistente AI solo tramite le integrazioni create da un amministratore. Le integrazioni MCP richiedono un abbonamento Enterprise. Il modello di integrazione limita il percorso di trasporto e scoperta degli strumenti esterni. + Sono supportati solo i server MCP remoti. Le connessioni stdio locali non sono supportate. + Durante la connessione, Amazon Quick rileva e registra gli strumenti forniti dal server MCP. Al termine del rilevamento, ogni strumento viene elencato come azione che puoi esaminare e attivare. Gli strumenti non diventano disponibili automaticamente. + È possibile connettersi a server MCP privati tramite una connessione VPC con accesso di rete al server. + Gli amministratori possono limitare i singoli connettori tramite autorizzazioni personalizzate. Ogni connettore supporta tre autorizzazioni: azione di ** creazione e aggiornamento**, azione di ** condivisione e ** azione di ** utilizzo. ** Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md). Per ulteriori informazioni sulla configurazione di un'integrazione MCP, vedere. [Integrazione con Model Context Protocol (MCP)](mcp-integration.md) **Limite**: le opzioni di autenticazione variano in base al tipo di connettore. Per i server MCP remoti, i connettori agent-to-agent e i connettori HTTP generici, la connessione senza autenticazione è un'opzione selezionabile. L'integrità di una connessione dipende da come è configurata. Il servizio non valuta l'affidabilità di un server MCP di terze parti o il comportamento degli strumenti che espone. Questa valutazione spetta a te. ### Screening guardrail e parole bloccate Built-in lo screening di sicurezza dei contenuti verifica le richieste degli utenti relative a contenuti dannosi, tra cui incitamento all'odio, insulti, contenuti sessuali, violenza e cattiva condotta. Questi controlli valutano anche le richieste degli utenti di attacchi tempestivi. Puoi configurare fino a 50 parole e frasi bloccate che Amazon Quick verifica sia rispetto alle richieste degli utenti che alle risposte generate. **Limite**: questi controlli aiutano a ridurre i rischi. Tuttavia, non sostituiscono la responsabilità dell'utente di configurare l'accesso, le autorizzazioni, gli agenti, i flussi e le fonti di dati in base al caso d'uso. Blocked-word i controlli utilizzano il confronto tra stringhe con corrispondenza esatta, non l'analisi semantica e sono limitati a 50 voci di massimo 36 caratteri ciascuna. Blocked-word i controlli si applicano solo agli agenti e ai flussi di chat nell'esperienza web Amazon Quick. Per ulteriori informazioni, consulta [Guardrail AI in Amazon Quick](guardrails.md). ### Isolamento dell'esecuzione del codice L'assistente AI può scrivere ed eseguire codice Python su quattro superfici. Ogni superficie esegue il codice in un ambiente sandbox progettato per contenere gli effetti del codice. Le superfici si differenziano per la posizione in cui il codice viene eseguito e per ciò che può raggiungere. + **Quick Desktop**: il codice viene eseguito in una OS-level sandbox (macOS Seatbelt o Windows AppContainer) sul computer dell'utente. L'accesso ai file all'interno della sandbox segue le autorizzazioni della cartella configurate dall'utente e uno spazio dei nomi persistente contiene le variabili tra le esecuzioni di codice all'interno di una conversazione. Pre-installed Solo pacchetti Python; l'installazione dei pacchetti () non è supportata. `pip install` Per ulteriori informazioni, consulta [Esecuzione del codice](system-tools-desktop.md#system-tool-code-execution). + **Chat sull'esperienza web**: il codice viene eseguito in una sandbox isolata e gestita da un servizio senza accesso a Internet. Le richieste di rete in uscita dalla sandbox hanno esito negativo. La sandbox non persiste oltre la conversazione. + **Flussi di lavoro automatizzati (Quick Automate)**: le azioni di codice e il codice dell'agente personalizzato vengono eseguiti in un ambiente Python limitato. Le azioni in codice non sono il percorso per raggiungere sistemi esterni: le chiamate API esterne appartengono alle integrazioni API REST e l'accesso al file system o al database appartiene alle integrazioni appropriate. Per ulteriori informazioni, consulta [Codice](actions-code.md). + **Estensioni di Office**: l'assistente crea ed esegue il codice all'interno della sandbox dell'applicazione Office (Outlook, Excel, Word e). PowerPoint Per ulteriori informazioni, consulta [Connetti Amazon Quick ai tuoi strumenti esistenti con estensioni](working-with-extensions-detail.md). La funzionalità Esegui codice localmente nelle autorizzazioni personalizzate limita l'esecuzione del codice in Quick Desktop per gli utenti a cui si applica un profilo. Le funzionalità di estensione, inclusa l'esecuzione di codice all'interno delle applicazioni Office, possono essere limitate tramite i controlli di accesso alle estensioni. Per ulteriori informazioni, consultare [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md) e [Accesso all'estensione](extension-access.md). **Limite**: su Desktop, la sandbox ha sempre accesso alle directory temporanee del sistema indipendentemente dalle autorizzazioni delle cartelle configurate. Su Desktop, lo spazio dei nomi persistente significa che i dati caricati da una precedente esecuzione di codice rimangono disponibili per le esecuzioni di codice successive nella stessa conversazione. Il sandboxing contiene ciò che il codice può raggiungere; non valuta cosa fa il codice con i contenuti già presenti nel contesto della conversazione. Esamina l'output del codice generato come qualsiasi altro output dell'assistente. ### Copertura della registrazione e dell'audit AWS CloudTrail registra API-level l'attività (chi ha fatto cosa). I log di Vended registrano i contenuti delle conversazioni (cosa è stato detto e cosa è stato risposto). Insieme, forniscono una visibilità definitiva sull'intelligenza artificiale e sull'attività degli agenti. **Limite**: la registrazione non impedisce alcuna azione. Fornisce visibilità a posteriori. Il servizio non include avvisi in tempo reale; è necessario configurare gli CloudWatch allarmi separatamente se è necessaria una notifica quasi in tempo reale. I registri delle chat di Vended non acquisiscono il contenuto dei documenti di origine restituiti dal recupero. Per ulteriori informazioni, consulta [Risposta, registrazione e monitoraggio degli incidenti in Amazon Quick](incident-response-logging-and-monitoring.md). ### Limiti indicati chiaramente Le seguenti limitazioni si applicano alle funzionalità di intelligenza artificiale e degli agenti di Amazon Quick: + **Lo screening riduce i rischi ma non sostituisce la configurazione**: Built-in lo screening e i guardrail aiutano a ridurre il rischio. Non sostituiscono la responsabilità dell'utente di configurare gli accessi, le autorizzazioni, gli agenti, i flussi e le fonti di dati in base al caso d'uso. + **Nessun requisito universale di revisione umana**: la revisione umana non è un requisito per le azioni a livello di sistema. Per-actionla conferma è disponibile se uno strumento è configurato (su Desktop, tramite il livello di ** accesso ** Ask Each Time) e il task center human-in-the-loop è disponibile per i flussi di lavoro in cui si sceglie di aggiungere una fase di revisione. Tuttavia, le azioni su richiesta nell'esperienza web vengono eseguite immediatamente e i flussi di lavoro automatizzati vengono eseguiti senza l'intervento dell'utente. + **Le opzioni di autenticazione variano in base al tipo di connettore**: i metodi di autenticazione disponibili dipendono dal tipo di connettore. Per i server MCP remoti, i connettori da agente ad agente e i connettori HTTP generici, la connessione senza autenticazione è un'opzione selezionabile. ## Memoria e contesto conservato La memoria di chat personalizza le risposte ricordando le preferenze, il contesto e le interazioni passate. Gli agenti di chat fanno riferimento alle informazioni archiviate per fornire risposte più pertinenti senza che tu ripeta le informazioni in ogni conversazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Personalizzazione della memoria e della risposta](using-quick-chat.md#chat-memory). In Quick Desktop, una superficie My Context fornisce una scheda Knowledge Graph che mostra le entità e le relazioni estratte da fonti di dati connesse e una scheda Memoria che mostra fatti, procedure e schemi appresi dalle conversazioni. Per ulteriori informazioni, consulta [Il mio contesto](desktop-settings.md#desktop-settings-my-context). ### Perché la conservazione del contesto è importante per la sicurezza Il contesto mantenuto fa parte della superficie di lettura descritta in. [Two-condition modello per il rischio di contenuti contraddittori](#sec-agentic-security-two-condition-model) A differenza di una singola conversazione, il contesto mantenuto persiste tra le sessioni. Le informazioni che l'assistente ricorda da un'interazione passata possono influenzare le risposte e le azioni in una sessione futura. ### Controlli + **Isolamento**: i ricordi sono specifici del singolo utente e non vengono condivisi con altri utenti. + **Controllo utente**: puoi rivedere la memoria della chat tramite la Cronologia delle ** conversazioni**. Su Desktop, puoi inoltre gestire se Quick apprende dalle tue conversazioni, cerca nella cronologia delle conversazioni ed estrae entità dai servizi connessi. Puoi anche visualizzare, modificare ed eliminare singoli ricordi. Per ulteriori informazioni, consulta [Controlli sulla privacy](desktop-security.md#desktop-privacy-controls). + **Ripristino completo (desktop)**: l'**opzione ** Cancella tutti i dati rimuove in modo irreversibile tutte le conversazioni, i dati del knowledge graph, le credenziali salvate e le preferenze dell'utente. Per ulteriori informazioni, consulta [Cancellazione di tutti i dati](desktop-security.md#desktop-clearing-data). + **Controllo dell'amministratore**: le autorizzazioni personalizzate includono funzionalità che limitano la creazione e la gestione di engram (profili dello stile e dei modelli di scrittura di un utente) e la creazione e l'accesso alla knowledge memory in Quick Desktop. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md). + **Nessuna formazione**: Quick non utilizza le conversazioni, i file o il contesto personale per addestrare o migliorare i modelli di intelligenza artificiale. ### Limitazioni + La memoria di chat non è supportata per gli account configurati con chiavi gestite AWS KMS dal cliente. Un'organizzazione che richiede chiavi gestite dal cliente non ottiene la memoria di chat. Per ulteriori informazioni, consulta [Personalizzazione della memoria e della risposta](using-quick-chat.md#chat-memory). + Quick Desktop è in anteprima. La superficie My Context, la scheda Knowledge graph, la possibilità di visualizzare, modificare ed eliminare singoli ricordi e l'**opzione ** Cancella tutti i dati sono funzionalità del desktop. Nell'esperienza web, puoi rivedere la memoria della chat tramite la Cronologia delle ** conversazioni**. Verifica quali controlli sono disponibili sulla superficie che utilizzi anziché presupporre la parità tra desktop e web. ## Fasi successive + [Sicurezza in tempi rapidi](best-practices-security.md)— La checklist di sicurezza con pratiche attuabili per la configurazione di Amazon Quick. + [Connessioni in uscita e uscita di dati in Amazon Quick](outbound-connections.md)— L'inventario completo dei percorsi in uscita, quali dati possono lasciare attraverso ciascuno di essi e chi li controlla. + [Guardrail AI in Amazon Quick](guardrails.md)— screening della sicurezza Built-in dei contenuti e parole bloccate configurate dall'amministratore. + [Autorizzazioni personalizzate](custom-permissions.md)— limitazione delle Role-based capacità e governance del sistema «negazione per impostazione predefinita». + [Le migliori pratiche per la gestione degli ACL nelle knowledge base](acl-best-practices-kb.md)— controllo Document-level degli accessi per le basi di conoscenza, incluso il comportamento di recupero in caso di errore.