> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.panther.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.panther.com/ko/data-onboarding/supported-logs/aws/bedrock-model-invocation.md). # Amazon Bedrock 모델 호출 ## 개요 Panther는 수집을 지원합니다 [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) AWS CloudWatch 또는 AWS S3를 통한 모델 호출 로그. ## Amazon Bedrock 모델 호출 로그를 Panther에 온보딩하는 방법 Amazon Bedrock 모델 호출 로그를 Panther로 가져오려면 다음을 따르세요: [CloudWatch Logs와 Amazon S3를 사용하여 모델 호출 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html) Bedrock 모델 호출 로그가 CloudWatch 또는 S3 버킷으로 전송되도록 구성하는 AWS 문서. 그런 다음 Panther Console에서 새 로그 소스를 설정하여 AWS 계정의 데이터를 스트리밍하세요: 1. Panther 콘솔의 왼쪽 탐색 표시줄에서 다음을 클릭합니다: **구성** > **로그 소스**. 2. 다음을 클릭합니다: **새로 만들기.** 3. "Bedrock Model Invocation"를 검색한 다음 해당 타일을 클릭하세요. 4. 다음의 **전송 메커니즘** 드롭다운에서 이 통합에 사용하려는 데이터 전송 방식을 선택하세요: **AWS S3 버킷** 또는 **AWS CloudWatch Logs**. 5. 다음을 클릭합니다: **설정 시작**. 6. 다음을 따르세요 [데이터 전송을 위해 S3를 구성하는 Panther 문서](/ko/data-onboarding/data-transports/aws/s3.md) 또는 [데이터 전송을 위해 CloudWatch를 구성하는 Panther 문서](/ko/data-onboarding/data-transports/aws/cloudwatch.md). ## Panther가 관리하는 탐지 참조 [Panther에서 관리하는](/ko/detections/panther-managed.md) the에서의 Amazon Bedrock 모델 호출 규칙 [panther-analysis GitHub 저장소](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/tree/main/rules/aws_bedrockmodelinvocation_rules). ## 지원되는 Amazon Bedrock 모델 호출 로그 ### AWS.BedrockModelInvocation 모델 호출 로깅을 사용하면 특정 리전의 Amazon Bedrock에서 사용하는 AWS 계정의 모든 호출에 대한 호출 로그, 모델 입력 데이터, 모델 출력 데이터를 수집할 수 있습니다. AWS [CloudWatch Logs와 Amazon S3를 사용하여 모델 호출 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html) 자세한 내용은 문서를 참조하세요. ```yaml 스키마: AWS.BedrockModelInvocation 설명: Amazon Bedrock 모델 호출 로그 참조 URL: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html fields: - 이름: accountId required: true type: string 표시자: - aws_account_id - 이름: 오류 코드 type: string - 이름: identity type: object fields: - 이름: arn type: string 표시자: - aws_arn - 이름: 추론 리전 type: string - 이름: 입력 type: object fields: - 이름: 캐시 읽기 입력 토큰 수 type: bigint - 이름: 캐시 쓰기 입력 토큰 수 type: bigint - 이름: 입력 본문 JSON 유형: json - 이름: 입력 콘텐츠 유형 type: string - 이름: 입력 토큰 수 type: bigint - 이름: 모델 ID required: true type: string - 이름: operation type: string - 이름: 출력 type: object fields: - 이름: 출력 본문 JSON 유형: json - 이름: 출력 비디오 길이(초) type: float - 이름: 출력 비디오 프레임 속도 type: bigint - 이름: 출력 비디오 높이 type: bigint - 이름: 출력 비디오 S3 경로 type: string - 이름: 출력 비디오 너비 type: bigint - 이름: 출력 콘텐츠 유형 type: string - 이름: 출력 토큰 수 type: bigint - 이름: 성능 구성 type: object fields: - 이름: 지연 시간 type: string - 이름: region type: string - 이름: requestId type: string - 이름: 스키마 유형 type: string - 이름: schemaVersion type: string - 이름: status type: string - 이름: timestamp required: true type: timestamp timeFormats: - rfc3339 isEventTime: true ``` --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.panther.com/ko/data-onboarding/supported-logs/aws/bedrock-model-invocation.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.