Megosztás a következőn keresztül:

Áttekintés – AI biztonsági helyzetkezelés

  • Cikk

A Defender Cloud Security Posture Management (CSPM) csomagja Felhőhöz készült Microsoft Defender a teljes életciklusuk során biztosítja a nagyvállalati szintű, több- vagy hibrid felhőbeli (jelenleg Azure- és AWS-) generatív AI-alkalmazásokat. Felhőhöz készült Defender a felhőalapú AI-számítási feladatok kockázatának csökkentése a következőkkel:

  • Fedezze fel a generatív AI Anyagjegyzéket (AI BOM), amely alkalmazásösszetevőket, adatokat és AI-összetevőket tartalmaz kódról felhőre.
  • A generatív AI-alkalmazások biztonsági helyzetének megerősítése beépített javaslatokkal, valamint a biztonsági kockázatok feltárásával és elhárításával.
  • A támadási útvonal elemzésével azonosíthatja és elháríthatja a kockázatokat.

A Felhőhöz készült Defender AI biztonsági helyzetkezelése által lefedett fejlesztési életciklus diagramja.

Fontos

Az AI biztonsági helyzetkezelési képességeinek engedélyezése egy olyan AWS-fiókon, amely már:

  • Csatlakozik az Azure-fiókjához.
  • A Defender CSPM engedélyezve van.
  • Az engedélyek típusa minimális jogosultsági hozzáférésként van beállítva.

A megfelelő engedélyek engedélyezéséhez újra kell konfigurálnia az összekötő engedélyeit az alábbi lépések végrehajtásával:

  1. Az Azure Portalon lépjen a Környezeti beállítások lapra, és válassza ki a megfelelő AWS-összekötőt.
  2. Válassza a Hozzáférés konfigurálása lehetőséget.
  3. Győződjön meg arról, hogy az engedélytípus a Legkevésbé jogosultsági hozzáférésre van állítva.
  4. A konfiguráció befejezéséhez kövesse az 5–8 . lépést.

Generatív AI-alkalmazások felfedezése

Felhőhöz készült Defender felderíti az AI számítási feladatait, és azonosítja a szervezet AI-anyagjegyzékének részleteit. Ez a láthatóság lehetővé teszi a biztonsági rések azonosítását és kezelését, valamint a generatív AI-alkalmazások védelmét a potenciális fenyegetésekkel szemben.

Felhőhöz készült Defender automatikusan és folyamatosan felderíti az üzembe helyezett AI-számítási feladatokat az alábbi szolgáltatásokban:

  • Azure OpenAI Service
  • Azure Machine Learning
  • Amazon Bedrock

Felhőhöz készült Defender a generatív AI-kódtár-függőségek, például a TensorFlow, a PyTorch és a Langchain biztonsági réseit is felderítheti az Infrastruktúra kódként (IaC) helytelen konfigurációinak és a tárolólemezképek biztonsági réseinek vizsgálatával. A kódtárak rendszeres frissítése vagy javítása megakadályozhatja a biztonsági rések kihasználását, megvédheti a generatív AI-alkalmazásokat, és megőrizheti integritását.

Ezekkel a funkciókkal a Felhőhöz készült Defender teljes körűen áttekinti az AI-számítási feladatokat a kódtól a felhőig.

A generatív AI-alkalmazások kockázatainak csökkentése

A Defender CSPM környezetfüggő betekintést nyújt a szervezet AI-biztonsági helyzetébe. A biztonsági javaslatok és a támadási útvonal elemzése révén csökkentheti az AI-számítási feladatok kockázatait.

Kockázatok feltárása javaslatok használatával

Felhőhöz készült Defender kiértékeli az AI-számítási feladatokat. A kritikus biztonsági problémák azonosítása és rangsorolása érdekében javaslatokat ad ki az identitással, az adatbiztonságkal és az internetes kitettségekkel kapcsolatban.

IaC-konfigurációk észlelése

A DevOps-biztonság észleli az IaC helytelen konfigurációit, amelyek a generatív AI-alkalmazásokat biztonsági réseknek teszik ki, például a túl közzétett hozzáférés-vezérlőket vagy a véletlenül nyilvánosan közzétett szolgáltatásokat. Ezek a helytelen konfigurációk adatvédelmi incidensekhez, jogosulatlan hozzáféréshez és megfelelőségi problémákhoz vezethetnek, különösen a szigorú adatvédelmi szabályok kezelésekor.

Felhőhöz készült Defender értékeli a generatív AI-alkalmazások konfigurációját, és biztonsági javaslatokat nyújt az AI biztonsági helyzetének javítása érdekében.

Az összetett problémák későbbi megelőzése érdekében a fejlesztési ciklus korai szakaszában elháríthatja az észlelt helytelen konfigurációkat.

Az IaC AI aktuális biztonsági ellenőrzései a következők:

  • Az Azure AI-szolgáltatás privát végpontjainak használata
  • Az Azure AI-szolgáltatásvégpontok korlátozása
  • Felügyelt identitás használata Azure AI-szolgáltatásfiókokhoz
  • Identitásalapú hitelesítés használata Azure AI-szolgáltatásfiókokhoz

Kockázatok feltárása a támadási útvonal elemzésével

A támadási útvonal elemzése észleli és csökkenti az AI-számítási feladatok kockázatait. Az AI-modellek adott adatokra való alapozása és egy előre betanított modell finomhangolása egy adott adatkészleten a kapcsolódó tevékenységek teljesítményének javítása érdekében olyan szakaszok, ahol az adatok közzétehetők.

Az AI-számítási feladatok folyamatos monitorozásával a támadási útvonal elemzése azonosíthatja a gyengeségeket és a lehetséges biztonsági réseket, és nyomon követheti a javaslatokat. Emellett kiterjed azokra az esetekre is, amikor az adatok és a számítási erőforrások az Azure-ban, az AWS-ben és a GCP-ben vannak elosztva.

Kapcsolódó tartalom