Zalecenia dotyczące zabezpieczeń sztucznej inteligencji

W tym artykule wymieniono wszystkie zalecenia dotyczące zabezpieczeń sztucznej inteligencji, które mogą być widoczne w Microsoft Defender dla Chmury.

Zalecenia wyświetlane w twoim środowisku są oparte na zasobach, które chronisz i na dostosowanej konfiguracji. Zalecenia można zobaczyć w portalu , które mają zastosowanie do zasobów.

Aby dowiedzieć się więcej o akcjach, które można wykonać w odpowiedzi na te zalecenia, zobacz Korygowanie zaleceń w Defender dla Chmury.

Zalecenia dotyczące platformy Azure

Agent sztucznej inteligencji znalezionych z ryzykiem iniekcji monitu pośredniego powinien wymagać człowieka w pętli kontroli akcji narzędzi MCP (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Microsoft Defender zidentyfikowała agenta podatnego na pośrednie wstrzyknięcie monitu, który nie wymaga akcji narzędzi MCP zatwierdzania przez użytkownika. Zwiększa to ryzyko pomyślnych ataków XPIA, w których osoby atakujące ukryte instrukcje oszukają agenta w celu wykonania szkodliwych akcji lub wycieku poufnych informacji. Dodanie kontrolki "człowiek w pętli", takiej jak wymaganie zatwierdzenia przez użytkownika dla akcji narzędzi MCP, może pomóc chronić agenta i blokować takie ataki.

Istotność: wysoka

Agent sztucznej inteligencji z pośrednim ryzykiem iniekcji monitu powinien używać rozszerzonych kontrolek poręczy (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Microsoft Defender zidentyfikowała agenta, który jest podatny na pośrednie wstrzyknięcie monitu (XPIA) na podstawie konfiguracji narzędzia i barier zabezpieczających, które są niedostatecznie wymuszane. W przypadku ataku XPIA złośliwe instrukcje są ukryte wewnątrz zewnętrznego źródła danych agenta, takiego jak witryny internetowe, aby agent interpretował ten osadzony tekst jako uzasadnione instrukcje, potencjalnie wykonując szkodliwe działania lub wyciekając poufne informacje. Dodanie barier zabezpieczających agenta za pomocą pośredniej kontroli iniekcji monitu może pomóc chronić agenta i blokować takie ataki.

Istotność: wysoka

Identyfikator entra firmy Microsoft powinien być używany podczas łączenia rozwiązania Microsoft Foundry z domyślnym kontem magazynu (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała dostęp oparty na poświadczeniach podczas nawiązywania połączenia z domyślnym kontem magazynu w rozwiązaniu Microsoft Foundry. Stwarza to ryzyko nieautoryzowanego dostępu. Aby zmniejszyć ryzyko nieautoryzowanego dostępu, należy wyłączyć autoryzację opartą na kluczach, a zamiast tego użyć identyfikatora Entra firmy Microsoft.

Istotność: wysoka

Identyfikator Entra firmy Microsoft powinien być używany podczas nawiązywania połączenia z magazynami danych w projekcie Microsoft Foundry (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała dostęp oparty na poświadczeniach podczas nawiązywania połączenia z kontem magazynu w projekcie Microsoft Foundry. Stwarza to ryzyko nieautoryzowanego dostępu. Aby zmniejszyć ryzyko nieautoryzowanego dostępu, należy wyłączyć autoryzację opartą na kluczach, a zamiast tego użyć identyfikatora Entra firmy Microsoft.

Istotność: wysoka

Ustalenia zabezpieczeń należy rozwiązać w modelach sztucznej inteligencji w zasobach usługi Azure Machine Learning (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender stale skanuje modele sztucznej inteligencji przechowywane w rejestrach i obszarach roboczych usługi Azure Machine Learning pod kątem zagrożeń bezpieczeństwa, takich jak serializacja wykorzystująca luki w zabezpieczeniach i złośliwe oprogramowanie. Te oceny ułatwiają identyfikowanie modeli, które mogą być nieprawidłowo skonfigurowane lub zawierają złośliwą zawartość. Rozwiązanie tych ustaleń jest niezbędne do utrzymania bezpiecznego i godnego zaufania cyklu projektowania sztucznej inteligencji, zmniejszenia ryzyka naruszeń danych i zapewnienia zgodności z najlepszymi rozwiązaniami w zakresie zabezpieczeń.

Istotność: wysoka

Usługa Application Insights powinna być używana w rozwiązaniu Microsoft Foundry (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała, że usługa Application Insights nie jest skonfigurowana w rozwiązaniu Microsoft Foundry. Narzędzie AI Foundry używa usługi aplikacja systemu Azure Insights do przechowywania informacji monitorowania dotyczących wdrożonych modeli. Stwarza to ryzyko opóźnionego wykrywania zagrożeń i nieskutecznego reagowania na zdarzenia.

Ważność: średnia

Agent usługi Azure AI powinien być skonfigurowany z instrukcjami operacyjnymi (wersja zapoznawcza)

Opis: Agenci usługi Azure AI, którzy nie są skonfigurowani z jasnymi instrukcjami operacyjnymi, mogą zachowywać się nieprzewidywalnie lub spójnie. Bez zdefiniowanych wskazówek ten agent może przypadkowo uzyskać dostęp, przetworzyć lub uwidocznić dane, odpowiedzieć na monity niewłaściwie lub nie spełnić wymagań organizacji dotyczących zabezpieczeń i zgodności. Ten brak kontroli zwiększa ryzyko wycieku danych, nieautoryzowanych akcji i niezgodności z zasadami ładu przedsiębiorstwa.

Ważność: średnia

Zasoby usług Azure AI Powinny mieć wyłączony dostęp do klucza (wyłącz uwierzytelnianie lokalne)

Opis: W przypadku zabezpieczeń zaleca się wyłączenie dostępu do klucza (uwierzytelnianie lokalne). Usługa Azure OpenAI Studio, zwykle używana podczas programowania/testowania, wymaga dostępu do klucza i nie będzie działać, jeśli dostęp do klucza jest wyłączony. Po wyłączeniu ustawienia identyfikator Entra firmy Microsoft staje się jedyną metodą dostępu, która umożliwia utrzymanie minimalnej zasady uprawnień i szczegółowej kontroli. Dowiedz się więcej.

To zalecenie zastępuje stare rekomendacje Konta usług Cognitive Services powinny mieć wyłączone lokalne metody uwierzytelniania. Wcześniej była ona w kategorii Cognitive Services i Cognitive Search i została zaktualizowana, aby była zgodna z formatem nazewnictwa usług Azure AI Services i była zgodna z odpowiednimi zasobami.

Ważność: średnia

Zasoby usług Azure AI Services powinny ograniczać dostęp do sieci

Opis: Ograniczając dostęp do sieci, możesz upewnić się, że tylko dozwolone sieci będą mogły uzyskiwać dostęp do usługi. Można to osiągnąć, konfigurując reguły sieciowe, aby tylko aplikacje z dozwolonych sieci mogły uzyskiwać dostęp do zasobu usługi Azure AI.

To zalecenie zastępuje stare rekomendacje Konta usług Cognitive Services powinny ograniczyć dostęp do sieci. Wcześniej była ona w kategorii Cognitive Services i Cognitive Search i została zaktualizowana w celu zachowania zgodności z formatem nazewnictwa usług Azure AI Services i dopasowaniem do odpowiednich zasobów.

Ważność: średnia

Opis: Usługa Azure Private Link umożliwia łączenie sieci wirtualnej z usługami platformy Azure bez publicznego adresu IP w źródle lub miejscu docelowym. Platforma Private Link zmniejsza ryzyko wycieku danych dzięki obsłudze łączności między konsumentem a usługami za pośrednictwem sieci szkieletowej platformy Azure.

Dowiedz się więcej o linkach prywatnych na stronie: Jak jest Azure Private Link?

To zalecenie zastępuje starą rekomendację Usługi Cognitive Services, które powinny używać łącza prywatnego. Wcześniej była ona w kategorii Rekomendacje dotyczące danych i została zaktualizowana w celu zachowania zgodności z formatem nazewnictwa usług Azure AI Services i zgodnym z odpowiednimi zasobami.

Ważność: średnia

Klastry usługi Azure Databricks powinny wyłączyć publiczny adres IP (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Wyłączanie publicznego adresu IP klastrów w obszarach roboczych usługi Azure Databricks zwiększa bezpieczeństwo, zapewniając, że klastry nie są uwidocznione w publicznym Internecie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zabezpieczanie łączności klastra.

Ważność: średnia

Obszary robocze usługi Azure Databricks powinny znajdować się w sieci wirtualnej (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Sieci wirtualne platformy Azure zapewniają zwiększone zabezpieczenia i izolację dla obszarów roboczych usługi Azure Databricks, a także podsieci, zasad kontroli dostępu i innych funkcji w celu dalszego ograniczenia dostępu. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wdrażanie usługi Azure Databricks w sieci wirtualnej platformy Azure.

Ważność: średnia

Obszary robocze usługi Azure Databricks powinny wyłączyć dostęp do sieci publicznej (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Wyłączenie dostępu do sieci publicznej zwiększa bezpieczeństwo, zapewniając, że zasób nie jest uwidoczniony w publicznym Internecie. Zamiast tego możesz kontrolować ekspozycję zasobów, tworząc prywatne punkty końcowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Włączanie usługi Azure Private Link.

Ważność: średnia

Opis i powiązane zasady: Usługa Azure Private Link umożliwia łączenie sieci wirtualnych z usługami platformy Azure bez publicznego adresu IP w źródle lub miejscu docelowym. Platforma Private Link obsługuje łączność między konsumentem a usługami za pośrednictwem sieci szkieletowej platformy Azure. Mapując prywatne punkty końcowe na obszary robocze Azure Databricks, można zmniejszyć ryzyko wycieku danych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie obszaru roboczego i prywatnych punktów końcowych w interfejsie użytkownika witryny Azure Portal.

Ważność: średnia

Obliczenia usługi Azure Machine Learning powinny znajdować się w sieci wirtualnej (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Sieci wirtualne platformy Azure zapewniają zwiększone zabezpieczenia i izolację klastrów obliczeniowych i wystąpień usługi Azure Machine Learning, a także podsieci, zasad kontroli dostępu i innych funkcji w celu dalszego ograniczenia dostępu. Po skonfigurowaniu obliczeń z siecią wirtualną nie jest on publicznie adresowany i można uzyskać do niego dostęp tylko z maszyn wirtualnych i aplikacji w sieci wirtualnej.

Ważność: średnia

Obliczenia usługi Azure Machine Learning powinny mieć wyłączone lokalne metody uwierzytelniania (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Wyłączenie lokalnych metod uwierzytelniania zwiększa bezpieczeństwo, zapewniając, że obliczenia usługi Machine Learning wymagają tożsamości identyfikatorów Entra firmy Microsoft wyłącznie na potrzeby uwierzytelniania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure Policy Regulatory Compliance controls for Azure Machine Learning (Mechanizmy kontroli zgodności z przepisami usługi Azure Policy dla usługi Azure Machine Learning).

Ważność: średnia

Obszary robocze usługi Azure Machine Learning powinny wyłączyć dostęp do sieci publicznej (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Wyłączenie dostępu do sieci publicznej zwiększa bezpieczeństwo, zapewniając, że obszary robocze usługi Machine Learning nie są uwidocznione w publicznym Internecie. Zamiast tego możesz kontrolować ekspozycję obszarów roboczych, tworząc prywatne punkty końcowe. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie prywatnego punktu końcowego dla obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning.

Ważność: średnia

Aby uzyskać najnowsze aktualizacje oprogramowania (wersja zapoznawcza) należy ponownie utworzyć wystąpienia obliczeniowe usługi Azure Machine Learning

Opis i powiązane zasady: Upewnij się, że wystąpienia obliczeniowe usługi Azure Machine Learning działają w najnowszym dostępnym systemie operacyjnym. Zabezpieczenia są ulepszane, a podatności zmniejszane dzięki zastosowaniu najnowszych poprawek zabezpieczeń. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach dla usługi Azure Machine Learning.

Ważność: średnia

Agenci połączonej sztucznej inteligencji powinni być skonfigurowani z instrukcjami dotyczącymi wywoływania ich (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury określiła, że podczas definiowania połączenia między agentami brakuje szczegółowych instrukcji dotyczących sposobu wywoływanego połączonego agenta. Zapewnienie jasnych instrukcji podczas nawiązywania połączenia jest niezbędne do zapewnienia, że agenci działają w ramach zdefiniowanych granic i zmniejszyć ryzyko nieprzewidywalnych lub manipulowanych danych wyjściowych. Dobrze zdefiniowane instrukcje umożliwiają spójne, bezpieczne interakcje i ochronę przed zagrożeniami, takimi jak niezamierzone wykonywanie narzędzia.

Ważność: średnia

Zabezpieczenia agenta AI usługi Foundry powinny obejmować kontrolę jailbreaku (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Microsoft Defender wykryła, że zabezpieczenia agenta sztucznej inteligencji nie są skonfigurowane z kontrolą Jailbreak. Ataki z użyciem systemu Jailbreak to monity użytkowników mające na celu wywołanie generowania modelu sztucznej inteligencji do wykazywania zachowań, które zostały wytrenowane, aby uniknąć lub złamać reguły ustawione w instrukcjach. Włączenie tej kontrolki pomaga chronić agenta i blokować takie ataki.

Ważność: średnia

Narzędzie MCP agenta programu Foundry powinno być skonfigurowane z listą dozwolonych narzędzi (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Microsoft Defender wykryła, że narzędzie MCP agenta sztucznej inteligencji jest skonfigurowane bez listy dozwolonych narzędzi. Lista dozwolonych narzędzi gwarantuje, że narzędzie MCP może wywoływać tylko zatwierdzone narzędzia, zapobiegając przypadkowemu lub złośliwemu użyciu nieautoryzowanych możliwości. Skonfigurowanie listy dozwolonych narzędzi może pomóc w ochronie agenta przed zagrożeniami niewłaściwego użycia narzędzi.

Ważność: średnia

Połączenia sieciowe powinny być ograniczone w usłudze Microsoft Foundry (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała dostęp do sieci publicznej włączony dla wszystkich sieci w rozwiązaniu Microsoft Foundry. Stwarza to ryzyko narażenia na zagrożenia zewnętrzne i może spowodować nieautoryzowany dostęp i naruszenia danych. Ograniczając dostęp do sieci, możesz upewnić się, że tylko dozwolone sieci będą mogły uzyskiwać dostęp do usługi.

Ważność: średnia

Dzienniki zasobów w obszarach roboczych usługi Azure Databricks powinny być włączone (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Dzienniki zasobów umożliwiają ponowne tworzenie szlaków aktywności do użytku w celach badania w przypadku wystąpienia zdarzenia zabezpieczeń lub naruszenia zabezpieczeń sieci.

Ważność: średnia

Dzienniki zasobów w obszarach roboczych usługi Azure Machine Learning powinny być włączone (wersja zapoznawcza)

Opis i powiązane zasady: Dzienniki zasobów umożliwiają ponowne tworzenie szlaków aktywności do użytku w celach badania w przypadku wystąpienia zdarzenia zabezpieczeń lub naruszenia zabezpieczeń sieci.

Ważność: średnia

[Włącz, jeśli jest to wymagane] Klucze zarządzane przez klienta powinny służyć do szyfrowania danych w rozwiązaniu Microsoft Foundry (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała, że klucze zarządzane przez firmę Microsoft są używane do szyfrowania danych w rozwiązaniu Microsoft Foundry. Stanowi to ryzyko niezgodności z przepisami dotyczącymi organizacji z powiązanymi wymaganiami dotyczącymi zgodności. Szyfrowanie danych magazynowanych przy użyciu kluczy zarządzanych przez klienta zapewnia większą kontrolę nad cyklem życia klucza, w tym rotacją i zarządzaniem, i jest często wymagane do spełnienia standardów zgodności. Domyślnie nie jest to oceniane i należy to stosować wyłącznie wtedy, gdy jest to wymagane ze względu na zgodność lub rygorystyczne zasady. Jeśli nie zostanie włączona, dane będą szyfrowane przy użyciu kluczy zarządzanych przez firmę Microsoft. Aby zaimplementować to zalecenie, zaktualizuj parametr "Efekt" w zasadach zabezpieczeń dla odpowiedniego zakresu.

Ważność: średnia

(Włącz, jeśli jest to wymagane) Zasoby usług Azure AI Services powinny szyfrować dane magazynowane przy użyciu klucza zarządzanego przez klienta (CMK)

Opis: Szyfrowanie danych magazynowanych przy użyciu kluczy zarządzanych przez klienta zapewnia większą kontrolę nad cyklem życia klucza, w tym rotacją i zarządzaniem. Jest to szczególnie istotne dla organizacji z powiązanymi wymaganiami dotyczącymi zgodności.

Domyślnie nie jest to oceniane i należy to stosować wyłącznie wtedy, gdy jest to wymagane ze względu na zgodność lub rygorystyczne zasady. Jeśli nie zostanie włączona, dane będą szyfrowane przy użyciu kluczy zarządzanych przez platformę. Aby to zaimplementować, zaktualizuj parametr "Effect" w zasadach zabezpieczeń dla odpowiedniego zakresu. (Powiązane zasady: Zasoby usług Azure AI Services powinny szyfrować dane magazynowane przy użyciu klucza zarządzanego przez klienta (CMK)

To zalecenie zastępuje stare rekomendacje Konta usług Cognitive Services powinny włączyć szyfrowanie danych przy użyciu kluczy klienta. Wcześniej była ona w kategorii Rekomendacje dotyczące danych i została zaktualizowana w celu zachowania zgodności z formatem nazewnictwa usług Azure AI Services i zgodnym z odpowiednimi zasobami.

Ważność: Niska

Filtrowanie zawartości powinno być używane w modelu wdrożonym w rozwiązaniu Microsoft Foundry (wersja zapoznawcza)

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że filtrowanie zawartości jest wyłączone w modelu wdrożonym w rozwiązaniu Microsoft Foundry. Stanowi to znaczne ryzyko dla modelu sztucznej inteligencji, ponieważ może zezwalać na przetwarzanie i generowanie przez model nieodpowiedniej lub szkodliwej zawartości. Bez filtrowania zawartości model jest podatny na generowanie danych wyjściowych, które mogą być obraźliwe, mylące lub szkodliwe, co może prowadzić do uszkodzenia reputacji, zobowiązań prawnych i utraty zaufania użytkowników. Niezwykle ważne jest umożliwienie filtrowania zawartości w celu zapewnienia, że model sztucznej inteligencji jest zgodny ze standardami etycznymi i generuje bezpieczne i niezawodne dane wyjściowe.

Ważność: Niska

Dzienniki diagnostyczne w zasobach usług AI platformy Azure powinny być włączone

Opis: Włączanie dzienników dla zasobów usług Azure AI. Dzięki temu można odtworzyć ślady aktywności na potrzeby badania, gdy wystąpi zdarzenie zabezpieczeń lub sieć zostanie naruszona.

To zalecenie zastępuje stare zalecenia Dzienniki diagnostyczne w usługa wyszukiwania powinny być włączone. Wcześniej była ona w kategorii Cognitive Services i Cognitive Search i została zaktualizowana w celu zachowania zgodności z formatem nazewnictwa usług Azure AI Services i dopasowaniem do odpowiednich zasobów.

Ważność: Niska

Zalecenia dotyczące sztucznej inteligencji platformy AWS

Agent usługi AWS Bedrock AI powinien być skonfigurowany przy użyciu instrukcji operacyjnych (wersja zapoznawcza)

Opis: Agenci sztucznej inteligencji platformy AWS Bedrock, którzy nie są skonfigurowani z wyraźnymi instrukcjami operacyjnymi, mogą zachowywać się nieprzewidywalnie lub spójnie. Bez zdefiniowanych wskazówek ten agent może przypadkowo uzyskać dostęp, przetworzyć lub uwidocznić dane, odpowiedzieć na monity niewłaściwie lub nie spełnić wymagań organizacji dotyczących zabezpieczeń i zgodności. Ten brak kontroli zwiększa ryzyko wycieku danych, nieautoryzowanych akcji i niezgodności z zasadami ładu przedsiębiorstwa.

Ważność: średnia

Agenci platformy AWS Bedrock powinni używać barier zabezpieczających w przypadku zezwalania na dostęp do generujących aplikacji sztucznej inteligencji

Opis: Zabezpieczenia dla firmy Amazon Bedrock zwiększają bezpieczeństwo aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, oceniając zarówno dane wejściowe użytkownika, jak i odpowiedzi generowane przez model. Te zabezpieczenia obejmują filtry zawartości, które ułatwiają wykrywanie i filtrowanie szkodliwej zawartości. W szczególności kategoria "Ataki monitujące", która zawiera zabezpieczenia monitów użytkownika, aby zapobiec jailbreakom i wstrzyknięciu monitów. Dowiedz się więcej na stronie: Filtry zawartości — Amazon Bedrock.

Ważność: średnia

Opis: Punkt końcowy VPC firmy Amazon Bedrock obsługiwany przez usługę AWS PrivateLink umożliwia nawiązanie prywatnego połączenia między VPC na twoim koncie a kontem usługi Amazon Bedrock. Usługa AWS PrivateLink umożliwia wystąpieniom VPC komunikowanie się z zasobami usługi Bedrock bez konieczności korzystania z publicznych adresów IP, co zmniejsza ryzyko związane z ujawnianiem danych publicznemu Internetowi, a tym samym pomaga w spełnianiu wymagań dotyczących zgodności.

Ważność: średnia

Usługa AWS Bedrock powinna mieć włączone rejestrowanie wywołań modelu

Opis: Dzięki rejestrowaniu wywołań można zbierać pełne dane żądania, dane odpowiedzi i metadane skojarzone ze wszystkimi wywołaniami wykonywanymi na koncie. Dzięki temu można odtworzyć ślady aktywności do celów badania w przypadku wystąpienia zdarzenia zabezpieczeń.

Ważność: Niska

Rekomendacje dotyczące sztucznej inteligencji platformy GCP

Punkt końcowy usługi prywatnej powinien być używany dla punktów końcowych wierzchołka AI Online

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że punkt końcowy usługi prywatnej nie jest skonfigurowany w punktach końcowych usługi wierzchołków usługi AI Online.

Połączenia prywatnych punktów końcowych wymuszają bezpieczną komunikację, włączając prywatną łączność z punktem końcowym przewidywania online. Skonfiguruj połączenie prywatnego punktu końcowego, aby umożliwić dostęp do ruchu pochodzącego tylko ze znanych sieci i uniemożliwić dostęp ze wszystkich innych adresów IP.

Ważność: średnia

Publiczne adresy IP powinny być wyłączone w wystąpieniach aplikacji Workbench

Opis: Usługa Defender dla Chmury zidentyfikowała, że zewnętrzne adresy IP zostały skonfigurowane w wystąpieniu usługi GCP Workbench.

Aby zmniejszyć obszar ataków, wystąpienia aplikacji Workbench nie powinny mieć publicznych adresów IP. Zamiast tego wystąpienia należy skonfigurować za modułami równoważenia obciążenia, aby zminimalizować narażenie wystąpienia na Internet

Ważność: średnia

Dostęp główny powinien być wyłączony w wystąpieniach aplikacji Workbench

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że dostęp główny nie jest wyłączony w wystąpieniu usługi GCP Workbench.

Aby zmniejszyć ryzyko przypadkowego lub złośliwego uszkodzenia systemu, należy wyłączyć dostęp główny w wystąpieniach notesów usługi Google Cloud Vertex AI. Ta miara ogranicza uprawnienia administracyjne w wystąpieniach, zapewniając bezpieczniejsze środowisko.

Ważność: średnia

Monitorowanie w chmurze powinno być używane w wystąpieniu usługi GCP Workbench

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że monitorowanie w chmurze nie jest włączone w wystąpieniu usługi GCP Workbench.

Włączenie monitorowania chmury dla wystąpień notesu AI usługi Google Cloud Vertex jest niezbędne do śledzenia metryk wydajności, wczesnego wykrywania problemów i zapewnienia optymalnej operacji dzięki proaktywnym monitorowaniu i alertom

Ważność: Niska

Zamykanie bezczynności powinno być włączone w wystąpieniach aplikacji Workbench

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że zamknięcie bezczynności nie jest skonfigurowane w wystąpieniu usługi GCP Workbench.

Aby zoptymalizować koszty i zwiększyć bezpieczeństwo, upewnij się, że funkcja zamykania bezczynności jest włączona dla wystąpień notesów usługi Google Cloud Vertex AI.

Ważność: Niska

[Włącz, jeśli jest to wymagane] Klucze zarządzane przez klienta powinny służyć do szyfrowania danych magazynowanych w zestawach danych AI wierzchołków

Opis: Usługa Defender dla Chmury wykryła, że klucze zarządzane przez klienta nie są używane w zestawach danych AI wierzchołków.

Użycie kluczy zarządzanych przez klienta do szyfrowania danych w stanie spoczynku daje większą kontrolę nad cyklem życia klucza, w tym nad jego rotacją i zarządzaniem. Jest to szczególnie istotne dla organizacji z powiązanymi wymaganiami dotyczącymi zgodności.

Korzystając z kluczy zarządzanych przez klienta, możesz mieć pewność, że dane są szyfrowane za pomocą kluczy, które kontrolujesz, umożliwiając zarządzanie tymi kluczami i obracanie ich zgodnie z potrzebami. Ta dodatkowa kontrola może pomóc spełnić wymagania dotyczące zgodności i zwiększyć bezpieczeństwo danych.

Ważność: Niska

Treści powiązane

  • Last updated on