Machine Learning Service の Azure セキュリティ ベースライン

このセキュリティ ベースラインは、 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク バージョン 1.0 の ガイダンスを Machine Learning Service に適用します。 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークでは、Azure 上のクラウド ソリューションをセキュリティで保護する方法に関する推奨事項が提供されます。 コンテンツは、Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークで定義されているセキュリティ コントロールと、Machine Learning Service に適用される関連ガイダンスによってグループ化されます。

このセキュリティ ベースラインとその推奨事項は、Microsoft Defender for Cloud を使用して監視できます。 Azure Policy の定義は、Microsoft Defender for Cloud ポータル ページの [規制コンプライアンス] セクションに一覧表示されます。

機能に関連した Azure Policy 定義がある場合は、ベースラインに一覧表示されます。これは、Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークのコントロールと推奨事項への準拠を測定するのに役立ちます。 一部の推奨事項では、特定のセキュリティ シナリオを有効にするために、有料の Microsoft Defender プランが必要になる場合があります。

セキュリティ プロファイル

セキュリティ プロファイルは、Machine Learning Service の影響が大きい動作をまとめたものです。その結果、セキュリティに関する考慮事項が増える可能性があります。

ネットワークのセキュリティ

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: ネットワーク セキュリティ」を参照してください。

NS-1: ネットワークセグメント化の境界を確立する

Features

仮想ネットワーク統合

説明: サービスは、顧客のプライベート仮想ネットワーク (VNet) へのデプロイをサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: マネージド ネットワーク分離を使用して、自動ネットワーク分離エクスペリエンスを提供します。

注: Azure Machine Learning リソースには仮想ネットワークを使用することもできますが、いくつかのコンピューティングの種類はサポートされていません。

リファレンス: 仮想ネットワーク (VNet) を使用して Azure Machine Learning ワークスペース リソースをセキュリティで保護する

ネットワーク セキュリティ グループのサポート

説明: サービス ネットワーク トラフィックは、そのサブネットでのネットワーク セキュリティ グループルールの割り当てを尊重します。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: マネージド ネットワーク分離を使用して、NSG を使用した受信構成と送信構成を含む自動ネットワーク分離エクスペリエンスを提供します。

注: ネットワーク セキュリティ グループ (NSG) を使用して、ポート、プロトコル、送信元 IP アドレス、または宛先 IP アドレスによってトラフィックを制限または監視します。 NSG 規則を作成して、サービスのオープン ポートを制限します (信頼されていないネットワークから管理ポートにアクセスできないようにするなど)。 既定では、NSG はすべての受信トラフィックを拒否しますが、仮想ネットワークと Azure Load Balancer からのトラフィックを許可することに注意してください。

リファレンス: ネットワーク分離の計画

NS-2: ネットワーク制御によるクラウド サービスのセキュリティ保護

Features

Azure Private Link

説明: ネットワーク トラフィックをフィルター処理するためのサービス ネイティブ IP フィルタリング機能 (NSG または Azure Firewall と混同しないでください)。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Private Link 機能をサポートするすべての Azure リソースのプライベート エンドポイントをデプロイして、リソースのプライベート アクセス ポイントを確立します。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースのプライベート エンドポイントを構成する

パブリック ネットワーク アクセスを無効にする

説明: サービスでは、サービス レベルの IP ACL フィルター規則 (NSG または Azure Firewall ではない) を使用するか、[パブリック ネットワーク アクセスを無効にする] トグル スイッチを使用して、パブリック ネットワーク アクセスを無効にすることができます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: サービス レベルの IP ACL フィルタリング規則またはパブリック ネットワーク アクセスの切り替えスイッチを使用して、パブリック ネットワーク アクセスを無効にします。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースのプライベート エンドポイントを構成する

Microsoft Defender for Cloud による監視

Azure Policy の組み込み定義 - Microsoft.MachineLearningServices:

ID 管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: ID 管理」を参照してください。

IM-1: 一元化された ID と認証システムを使用する

Features

データ プレーン アクセスに必要な Azure AD 認証

説明: サービスでは、データ プレーン アクセスに Azure AD 認証を使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: 既定のデプロイで有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: Azure Machine Learning のリソースとワークフローの認証を設定する

データ プレーン アクセスのローカル認証方法

説明: ローカル ユーザー名やパスワードなど、データ プレーン アクセスでサポートされるローカル認証方法。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

IM-3: アプリケーション ID を安全かつ自動的に管理する

Features

マネージド ID

説明: データ プレーン アクションは、マネージド ID を使用した認証をサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: 可能な場合は、サービス プリンシパルの代わりに Azure マネージド ID を使用します。これは、Azure Active Directory (Azure AD) 認証をサポートする Azure サービスとリソースに対して認証できます。 マネージド ID 資格情報は、完全に管理され、ローテーションされ、プラットフォームによって保護されるため、ソース コードまたは構成ファイルでハードコーディングされた資格情報を回避できます。

リファレンス: Azure Machine Learning とその他のサービス間の認証を設定する

サービス プリンシパル

説明: データ プレーンでは、サービス プリンシパルを使用した認証がサポートされます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能の構成に関する現在の Microsoft ガイダンスはありません。 組織でこのセキュリティ機能を構成するかどうかを確認して決定してください。

リファレンス: Azure Machine Learning とその他のサービス間の認証を設定する

IM-7: 条件に基づいてリソースへのアクセスを制限する

Features

データ プレーンの条件付きアクセス

説明: データ プレーン アクセスは、Azure AD 条件付きアクセス ポリシーを使用して制御できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: ワークロード内の Azure Active Directory (Azure AD) の条件付きアクセスに適用される条件と条件を定義します。 特定の場所からのアクセスのブロックや許可、危険なサインイン動作のブロック、特定のアプリケーションに対する組織が管理するデバイスの要求など、一般的なユース ケースを検討してください。

リファレンス: 条件付きアクセスを使用する

IM-8: 資格情報とシークレットの公開を制限する

Features

Azure Key Vault でのサービス資格情報およびシークレットの統合と保存サポート

説明: データ プレーンでは、資格情報とシークレット ストアに対する Azure Key Vault のネイティブな使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: シークレットと資格情報は、コードまたは構成ファイルに埋め込むのではなく、Azure Key Vault などのセキュリティで保護された場所に格納されていることを確認します。

リファレンス: Azure Machine Learning ジョブで認証資格情報シークレットを使用する

特権アクセス

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 特権アクセス」を参照してください。

PA-1: 高い特権を持つユーザーまたは管理ユーザーを分離して制限する

Features

ローカル管理者アカウント

説明: サービスには、ローカル管理アカウントの概念があります。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

PA-7: 必要十分な管理 (最小限の特権) の原則に従う

Features

Azure RBAC for Data Plane

説明: Azure Role-Based アクセス制御 (Azure RBAC) を使用して、サービスのデータ プレーン アクションへのアクセスを管理できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: 組み込みのロールの割り当てを使用して Azure リソース アクセスを管理するには、Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を使用します。 Azure RBAC ロールは、ユーザー、グループ、サービス プリンシパル、マネージド ID に割り当てることができます。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースへのアクセスを管理する

PA-8: クラウド プロバイダーサポートのアクセス プロセスを決定する

Features

カスタマー ロックボックス

説明: カスタマー ロックボックスは、Microsoft サポート へのアクセスに使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

データ保護

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: データ保護」を参照してください。

DP-1: 機密データの検出、分類、ラベル付け

Features

機密データの検出と分類

説明: ツール (Azure Purview や Azure Information Protection など) は、サービスでのデータの検出と分類に使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Azure Purview、Azure Information Protection、Azure SQL データの検出と分類などのツールを使用して、Azure、オンプレミス、Microsoft 365、またはその他の場所にある機密データを一元的にスキャン、分類、ラベル付けします。

リファレンス: Microsoft Purview で Azure Machine Learning に接続して管理する

DP-2: 機密データを対象とする異常と脅威を監視する

Features

データ漏えい/損失防止

説明: サービスは、機密データの移動 (顧客のコンテンツ内) を監視するための DLP ソリューションをサポートしています。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: データ損失防止 (DLP) に準拠するために必要な場合は、データ流出保護構成を使用できます。 マネージド ネットワークの分離では、データ流出保護もサポートされます。

リファレンス: Azure Machine Learning データ流出防止

DP-3: 転送中の機密データの暗号化

Features

転送中のデータの暗号化

説明: サービスは、データ プレーンの転送中のデータ暗号化をサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

機能ノート: Azure Machine Learning では TLS を使用して、さまざまな Azure Machine Learning マイクロサービス間の内部通信をセキュリティで保護します。 すべての Azure Storage アクセスも、セキュリティで保護されたチャネル経由で行われます。

Azure Machine Learning を使用して作成された Kubernetes オンライン エンドポイントをセキュリティで保護する方法については、「TLS/SSL を使用してセキュリティで保護されたオンライン エンドポイントを構成する」を参照してください。

構成ガイダンス: 既定のデプロイで有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: 転送中の暗号化

DP-4: 保存データ暗号化を既定で有効にする

Features

プラットフォーム キーを使用した保存データの暗号化

説明: プラットフォーム キーを使用した保存データの暗号化がサポートされています。保存中の顧客コンテンツは、これらの Microsoft マネージド キーで暗号化されます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: 既定のデプロイで有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: Azure Machine Learning を使用したデータ暗号化

DP-5: 必要に応じて保存データの暗号化でカスタマー マネージド キー オプションを使用する

Features

CMK を使用した静止データの暗号化

説明: カスタマー マネージド キーを使用した保存データの暗号化は、サービスによって格納される顧客コンテンツでサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: 規制コンプライアンスに必要な場合は、カスタマー マネージド キーを使用した暗号化が必要なユース ケースとサービス スコープを定義します。 これらのサービスのカスタマー マネージド キーを使用して、保存データの暗号化を有効にして実装します。

リファレンス: Azure Machine Learning のカスタマー マネージド キー

Microsoft Defender for Cloud による監視

Azure Policy の組み込み定義 - Microsoft.MachineLearningServices:

DP-6: セキュリティで保護されたキー管理プロセスを使用する

Features

Azure Key Vault でのキー管理

説明: このサービスは、顧客キー、シークレット、または証明書に対する Azure Key Vault 統合をサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Azure Key Vault を使用して、キーの生成、配布、ストレージなど、暗号化キーのライフ サイクルを作成および制御します。 定義されたスケジュールに基づいて、またはキーの廃止や侵害が発生した場合に、Azure Key Vault とサービスのキーをローテーションして無効化します。 ワークロード、サービス、またはアプリケーション レベルでカスタマー マネージド キー (CMK) を使用する必要がある場合は、キー管理のベスト プラクティスに従ってください。キー階層を使用して、キー コンテナー内のキー暗号化キー (KEK) を使用して個別のデータ暗号化キー (DEK) を生成します。 キーが Azure Key Vault に登録され、サービスまたはアプリケーションからキー ID を介して参照されていることを確認します。 独自のキー (BYOK) をサービスに取り込む必要がある場合 (オンプレミスの HSM から Azure Key Vault に HSM で保護されたキーをインポートする場合など)、推奨されるガイドラインに従って初期キーの生成とキー転送を実行します。

リファレンス: Azure Machine Learning のカスタマー マネージド キー

DP-7: セキュリティで保護された証明書管理プロセスを使用する

Features

Azure Key Vault での証明書の管理

説明: このサービスは、顧客証明書に対する Azure Key Vault 統合をサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

資産管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 資産管理」を参照してください。

AM-2: 承認済みサービスのみを使用する

Features

Azure Policy のサポート

説明: サービス構成は、Azure Policy を使用して監視および適用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Microsoft Defender for Cloud を使用して、Azure リソースの構成を監査および適用するように Azure Policy を構成します。 Azure Monitor を使用して、リソースで構成の偏差が検出されたときにアラートを作成します。 Azure Policy の [拒否] および [存在しない場合はデプロイ] の効果を使用して、Azure リソース全体にセキュリティで保護された構成を適用します。

リファレンス: Azure Machine Learning 用の Azure Policy 組み込みポリシー定義

AM-5: 仮想マシンで承認済みアプリケーションのみを使用する

Features

Microsoft Defender for Cloud - アダプティブ アプリケーション制御

説明: サービスは、Microsoft Defender for Cloud のアダプティブ アプリケーション制御を使用して、仮想マシン上で実行される顧客アプリケーションを制限できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

ログ記録と脅威の検出

詳細については、 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク「ログ記録と脅威検出」を参照してください。

LT-1: 脅威検出機能を有効にする

Features

Microsoft Defender サービス/製品提供

説明: サービスには、セキュリティの問題を監視およびアラートするためのオファリング固有の Microsoft Defender ソリューションがあります。 詳細については、こちらを参照してください。

機能ノート: Azure Machine Learning 用に独自のカスタム コンテナーまたはクラスターを使用する場合は、Microsoft Defender for Cloud を使用して Azure Container Registry リソースと Azure Kubernetes Service リソースのスキャンを有効にする必要があります。 ただし、Microsoft Defender for Cloud は、Azure Machine Learning マネージド コンピューティング インスタンスまたはコンピューティング クラスターでは使用できません。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

LT-4: セキュリティ調査のためにログ記録を有効にする

Features

Azure リソース ログ

説明: サービスは、強化されたサービス固有のメトリックとログを提供できるリソース ログを生成します。 お客様はこれらのリソース ログを構成し、ストレージ アカウントやログ分析ワークスペースなどの独自のデータ シンクに送信できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: サービスのリソース ログを有効にします。 たとえば、Key Vault は、キー ボールトからのシークレット取得アクションに対する追加のリソース ログをサポートしており、また、Azure SQL にはデータベースへの要求を追跡するリソース ログがあります。 リソース ログの内容は、Azure サービスとリソースの種類によって異なります。

リファレンス: Azure Machine Learning の監視

体制と脆弱性の管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 体制と脆弱性管理」を参照してください。

PV-3: コンピューティング リソースのセキュリティで保護された構成を定義して確立する

Features

Azure オートメーションステート構成

説明: Azure Automation State Configuration を使用して、オペレーティング システムのセキュリティ構成を維持できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

Azure Policy ゲスト構成エージェント

説明: Azure Policy ゲスト構成エージェントは、コンピューティング リソースの拡張機能としてインストールまたはデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Microsoft Defender for Cloud と Azure Policy ゲスト構成エージェントを使用して、VM、コンテナーなどの Azure コンピューティング リソースの構成偏差を定期的に評価して修復します。

カスタム VM イメージ

説明: サービスでは、特定のベースライン構成が事前に適用された、ユーザー指定の VM イメージまたはマーケットプレースからの事前構築済みイメージの使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

カスタム コンテナー イメージ

説明: サービスでは、特定のベースライン構成が事前に適用された、ユーザー指定のコンテナー イメージまたは Marketplace の事前構築済みイメージの使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: Microsoft などの信頼できるサプライヤーから事前に構成されたセキュリティで保護されたイメージを使用するか、コンテナー イメージ テンプレートに目的のセキュリティで保護された構成基準を構築する

リファレンス: カスタム Docker イメージを使用してモデルをトレーニングする

PV-5: 脆弱性評価を実行する

Features

Microsoft Defender を使用した脆弱性評価

説明: Microsoft Defender for Cloud またはその他の Microsoft Defender サービスの埋め込み脆弱性評価機能 (Microsoft Defender for server、コンテナー レジストリ、App Service、SQL、DNS など) を使用して、脆弱性スキャンをスキャンできます。 詳細については、こちらを参照してください。

機能ノート: Defender for Server エージェントのインストールは現在サポートされていませんが、Os および Python パッケージ レベルの脆弱性を検出するために、Trivy がコンピューティング インスタンスにインストールされている可能性があります。

詳細については、「Azure Machine Learning の脆弱性管理」を参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

PV-6: 脆弱性を迅速かつ自動的に修復する

Features

Azure Automation の Update Management

説明: サービスでは、Azure Automation Update Management を使用して、パッチと更新プログラムを自動的にデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

機能ノート: コンピューティング クラスターは、最新の VM イメージに自動的にアップグレードされます。 クラスターが最小ノード = 0 で構成されている場合、すべてのジョブが完了し、クラスターが 0 ノードに減ると、ノードは自動的に最新の VM イメージ バージョンにアップグレードされます。

コンピューティング インスタンスは、プロビジョニング時に最新の VM イメージを取得します。 Microsoft は、毎月新しい VM イメージをリリースします。 コンピューティング インスタンスがデプロイされると、アクティブに更新されることはありません。 最新のソフトウェア更新プログラムとセキュリティ パッチを最新の状態に保つには、次の方法があります。

1. コンピューティング インスタンスを再作成して最新の OS イメージを取得する (推奨)

2. または、OS および Python パッケージを定期的に更新します。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

エンドポイントのセキュリティ

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: エンドポイント セキュリティ」を参照してください。

ES-1: エンドポイントの検出と応答 (EDR) を使用する

Features

EDR ソリューション

説明: Azure Defender for servers などのエンドポイント検出と応答 (EDR) 機能をエンドポイントにデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

ES-2: 最新のマルウェア対策ソフトウェアを使用する

Features

マルウェア対策ソリューション

説明: Microsoft Defender ウイルス対策、Microsoft Defender for Endpoint などのマルウェア対策機能をエンドポイントに展開できます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: ClamAV を使用してマルウェアを検出し、コンピューティング インスタンスにプレインストールします。

リファレンス: コンピューティング ホストでの脆弱性管理

ES-3: マルウェア対策ソフトウェアと署名が更新されていることを確認する

Features

マルウェア対策ソリューションの正常性の監視

説明: マルウェア対策ソリューションでは、プラットフォーム、エンジン、および自動署名の更新プログラムの正常性状態の監視が提供されます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: ClamAV を使用してマルウェアを検出し、コンピューティング インスタンスにプレインストールします。

バックアップと回復

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: バックアップと回復」を参照してください。

BR-1: 定期的な自動バックアップを確保する

Features

Azure Backup

説明: サービスは、Azure Backup サービスによってバックアップできます。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

サービス ネイティブ バックアップ機能

説明: サービスは、独自のネイティブ バックアップ機能をサポートします (Azure Backup を使用していない場合)。 詳細については、こちらを参照してください。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

次のステップ

• Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークの概要を確認する
• Azure セキュリティ ベースラインの詳細