在AWS Lex机器人中，可以使用Lambda函数来实现密码屏蔽的方法。以下是一个示例代码：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    # 解析来自Lex的事件
    session_attributes = event['sessionAttributes'] if event['sessionAttributes'] is not None else {}
    bot_name = event['bot']['name']
    bot_alias = event['bot']['alias']
    user_id = event['userId']
    input_text = event['inputTranscript']

    # 检查是否包含敏感信息（例如密码）
    if 'password' in input_text.lower():
        # 将敏感信息替换为屏蔽字符
        masked_text = '*' * len(input_text)

        # 构建响应
        response = {
            'sessionAttributes': session_attributes,
            'dialogAction': {
                'type': 'Close',
                'fulfillmentState': 'Fulfilled',
                'message': {
                    'contentType': 'PlainText',
                    'content': f"Your input: {masked_text} contains sensitive information."
                }
            }
        }
    else:
        # 当不包含敏感信息时，继续正常的对话流程
        response = {
            'sessionAttributes': session_attributes,
            'dialogAction': {
                'type': 'Delegate',
                'slots': event['currentIntent']['slots']
            }
        }

    return response

在这个示例代码中，我们通过检查用户输入是否包含密码来判断是否屏蔽密码。如果输入中包含密码，我们将密码替换为相同长度的屏蔽字符（这里使用 *）。然后构建一个包含屏蔽提示的响应，告知用户输入包含敏感信息。

如果输入不包含密码，我们使用Delegate类型的对话流程继续正常的对话。

要将这个代码作为Lambda函数与AWS Lex集成，需要创建一个Lambda函数并将其与Lex机器人关联。在Lex机器人的“Fulfillment”部分，选择“AWS Lambda function”，并选择创建的Lambda函数。

这样，当用户与Lex机器人交互时，Lambda函数将被触发，进行密码屏蔽的检查和处理。