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Linha de base de segurança do Azure para o Serviço de Machine Learning

  • Artigo

Essa linha de base de segurança aplica diretrizes do Microsoft Cloud Security Benchmark versão 1.0 ao Serviço de Machine Learning. O Microsoft Cloud Security Benchmark fornece recomendações sobre como você pode proteger suas soluções de nuvem no Azure. O conteúdo é agrupado pelos controles de segurança definidos pelo parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft e pelas diretrizes relacionadas aplicáveis ao Serviço de Machine Learning.

Você pode monitorar essa linha de base de segurança e as recomendações usando o Microsoft Defender para Nuvem. Azure Policy definições serão listadas na seção Conformidade Regulatória da página do portal do Microsoft Defender for Cloud.

Quando um recurso tem definições de Azure Policy relevantes, eles são listados nesta linha de base para ajudá-lo a medir a conformidade com os controles e recomendações de parâmetros de comparação de segurança de nuvem da Microsoft. Algumas recomendações podem exigir um plano de Microsoft Defender pago para habilitar determinados cenários de segurança.

Observação

Os recursos não aplicáveis ao Serviço de Machine Learning foram excluídos. Para ver como o Serviço de Machine Learning é mapeado completamente para o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft, consulte o arquivo completo de mapeamento de linha de base de segurança do Serviço de Machine Learning.

Perfil de segurança

O perfil de segurança resume os comportamentos de alto impacto do Serviço de Machine Learning, o que pode resultar em maiores considerações de segurança.

Atributo de comportamento do serviço Valor
Categoria do Produto AI+ML
O cliente pode acessar HOST/SO Acesso completo
O serviço pode ser implantado na rede virtual do cliente True
Armazena o conteúdo do cliente em repouso Falso

Segurança de rede

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: segurança de rede.

NS-1: estabelecer limites de segmentação de rede

Recursos

Integração de rede virtual

Descrição: o serviço dá suporte à implantação na VNet (Rede Virtual privada) do cliente. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Compartilhado

Diretrizes de configuração: use isolamento de rede gerenciada para fornecer experiência de isolamento de rede automatizada.

Observação: você também pode usar sua rede virtual para recursos do Azure Machine Learning, mas não há suporte para vários tipos de computação.

Referência: Proteger recursos do workspace do Azure Machine Learning usando redes virtuais (VNets)

Suporte ao Grupo de Segurança de Rede

Descrição: o tráfego de rede de serviço respeita a atribuição de regra de Grupos de Segurança de Rede em suas sub-redes. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Compartilhado

Diretrizes de configuração: use isolamento de rede gerenciada para fornecer uma experiência de isolamento de rede automatizada que inclui configurações de entrada e saída usando o NSG.

Observação: use NSG (grupos de segurança de rede) para restringir ou monitorar o tráfego por porta, protocolo, endereço IP de origem ou endereço IP de destino. Crie regras de NSG para restringir as portas abertas do serviço (como impedir que portas de gerenciamento sejam acessadas de redes não confiáveis). Lembre-se de que, por padrão, os NSGs negam todo o tráfego de entrada, mas permitem o tráfego da rede virtual e de Azure Load Balancers.

Referência: Planejar o isolamento de rede

NS-2: proteger serviços de nuvem com controles de rede

Recursos

Descrição: funcionalidade de filtragem de IP nativa do serviço para filtrar o tráfego de rede (não deve ser confundida com NSG ou Firewall do Azure). Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: implante pontos de extremidade privados para todos os recursos do Azure que dão suporte ao recurso Link Privado para estabelecer um ponto de acesso privado para os recursos.

Referência: configurar um ponto de extremidade privado para um workspace do Azure Machine Learning

Desabilitar o acesso à rede pública

Descrição: o serviço dá suporte à desabilitação do acesso à rede pública usando a regra de filtragem de ACL de IP no nível de serviço (não NSG ou Firewall do Azure) ou usando um comutador de alternância "Desabilitar Acesso à Rede Pública". Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: desabilite o acesso à rede pública usando a regra de filtragem de ACL de IP no nível do serviço ou um comutador de alternância para acesso à rede pública.

Referência: configurar um ponto de extremidade privado para um workspace do Azure Machine Learning

Monitoramento do Microsoft Defender para Nuvem

Definições internas do Azure Policy – Microsoft.MachineLearningServices:

Nome
(Portal do Azure)		 Descrição Efeito(s) Versão
(GitHub)
Os Computadores do Azure Machine Learning devem estar em uma rede virtual As Redes Virtuais do Azure fornecem segurança e isolamento aprimorados para seus Clusters e Instâncias de Computação do Azure Machine Learning, bem como sub-redes, políticas de controle de acesso e outros recursos para restringir ainda mais o acesso. Quando uma computação é configurada com uma rede virtual, ela não é endereçável publicamente e só pode ser acessada a partir de máquinas e aplicativos virtuais dentro da rede virtual. Audit, desabilitado 1.0.1

Gerenciamento de identidades

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: gerenciamento de identidades.

IM-1: usar um sistema centralizado de identidade e autenticação

Recursos

Autenticação do Azure AD necessária para acesso ao plano de dados

Descrição: o serviço dá suporte ao uso Azure AD autenticação para acesso ao plano de dados. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True True Microsoft

Diretrizes de configuração: nenhuma configuração adicional é necessária, pois isso está habilitado em uma implantação padrão.

Referência: Configurar a autenticação para recursos e fluxos de trabalho do Azure Machine Learning

Métodos de autenticação local para acesso ao plano de dados

Descrição: métodos de autenticações locais com suporte para acesso ao plano de dados, como um nome de usuário local e senha. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

IM-3: gerenciar identidades de aplicativos de maneira segura e automática

Recursos

Identidades gerenciadas

Descrição: as ações do plano de dados dão suporte à autenticação usando identidades gerenciadas. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use identidades gerenciadas do Azure em vez de entidades de serviço quando possível, que podem se autenticar em serviços e recursos do Azure que dão suporte à autenticação do Azure Active Directory (Azure AD). As credenciais de identidades gerenciadas são completamente gerenciadas, giradas e protegidas pela plataforma, evitando credenciais codificadas no código-fonte ou arquivos de configuração.

Referência: configurar a autenticação entre o Azure Machine Learning e outros serviços

Entidades de Serviço

Descrição: o plano de dados dá suporte à autenticação usando entidades de serviço. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: não há diretrizes atuais da Microsoft para essa configuração de recursos. Examine e determine se sua organização deseja configurar esse recurso de segurança.

Referência: configurar a autenticação entre o Azure Machine Learning e outros serviços

IM-7: restringir o acesso aos recursos com base nas condições

Recursos

Acesso condicional para o plano de dados

Descrição: o acesso ao plano de dados pode ser controlado usando Azure AD Políticas de Acesso Condicional. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de Configuração: defina as condições e os critérios aplicáveis para o acesso condicional do Azure Active Directory (Azure AD) na carga de trabalho. Considere casos de uso comuns, como bloquear ou conceder acesso de locais específicos, bloquear comportamentos de entrada arriscados ou exigir dispositivos gerenciados pela organização para aplicativos específicos.

Referência: usar o acesso condicional

IM-8: restringir a exposição de credenciais e segredos

Recursos

Armazenamento e integração de suporte a segredos e credenciais de serviço no Azure Key Vault

Descrição: o plano de dados dá suporte ao uso nativo de Key Vault do Azure para armazenamento de credenciais e segredos. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: verifique se os segredos e as credenciais são armazenados em locais seguros, como Key Vault do Azure, em vez de inseri-los em arquivos de código ou de configuração.

Referência: usar segredos de credencial de autenticação em trabalhos do Azure Machine Learning

Acesso privilegiado

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: acesso privilegiado.

PA-1: separar e limitar usuários administrativos/altamente privilegiados

Recursos

Contas de Administração local

Descrição: o serviço tem o conceito de uma conta administrativa local. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

PA-7: Siga apenas o princípio da administração Just Enough ( privilégios mínimos)

Recursos

RBAC do Azure para Plano de Dados

Descrição: o RBAC do Azure (Azure Role-Based Controle de Acesso) pode ser usado para obter acesso gerenciado às ações do plano de dados do serviço. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use o RBAC do Azure (controle de acesso baseado em função) do Azure para gerenciar o acesso a recursos do Azure por meio de atribuições de função internas. As funções RBAC do Azure podem ser atribuídas a usuários, grupos, entidades de serviço e identidades gerenciadas.

Referência: Gerenciar o acesso a um workspace do Azure Machine Learning

PA-8: determinar o processo de acesso para suporte ao provedor de nuvem

Recursos

Sistema de Proteção de Dados do Cliente

Descrição: o Sistema de Proteção de Dados do Cliente pode ser usado para acesso de suporte da Microsoft. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Proteção de dados

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: proteção de dados.

DP-1: Descobrir, classificar e rotular dados confidenciais

Recursos

Descoberta e Classificação de Dados Confidenciais

Descrição: ferramentas (como o Azure Purview ou o Azure Proteção de Informações) podem ser usadas para descoberta e classificação de dados no serviço. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use ferramentas como Azure Purview, Azure Proteção de Informações e SQL do Azure Descoberta e Classificação de Dados para examinar, classificar e rotular centralmente todos os dados confidenciais que residem no Azure, no local, no Microsoft 365 ou em outros locais.

Referência: Conectar e gerenciar o Azure Machine Learning no Microsoft Purview

DP-2: monitorar anomalias e ameaças direcionadas a dados confidenciais

Recursos

Prevenção contra perda/vazamento de dados

Descrição: o serviço dá suporte à solução DLP para monitorar a movimentação de dados confidenciais (no conteúdo do cliente). Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: se necessário para a conformidade da DLP (prevenção contra perda de dados), você pode usar uma configuração de proteção contra exfiltração de dados. O isolamento de rede gerenciada também dá suporte à proteção contra exfiltração de dados.

Referência: prevenção de exfiltração de dados do Azure Machine Learning

DP-3: criptografar dados confidenciais ativos

Recursos

Criptografia de dados em trânsito

Descrição: o serviço dá suporte à criptografia de dados em trânsito para o plano de dados. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True True Microsoft

Notas de recursos: o Azure Machine Learning usa o TLS para proteger a comunicação interna entre vários microsserviços do Azure Machine Learning. Todo o acesso ao Armazenamento do Microsoft Azure também ocorre em um canal seguro.

Para obter informações sobre como proteger um ponto de extremidade online do Kubernetes criado por meio do Azure Machine Learning, visite: Configurar um ponto de extremidade online seguro com TLS/SSL

Diretrizes de configuração: nenhuma configuração adicional é necessária, pois isso está habilitado em uma implantação padrão.

Referência: Criptografia em trânsito

DP-4: habilitar a criptografia de dados inativos por padrão

Recursos

Criptografia de dados em repouso usando chaves de plataforma

Descrição: há suporte para a criptografia de dados em repouso usando chaves de plataforma, qualquer conteúdo do cliente em repouso é criptografado com essas chaves gerenciadas pela Microsoft. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True True Microsoft

Diretrizes de configuração: nenhuma configuração adicional é necessária, pois isso está habilitado em uma implantação padrão.

Referência: Criptografia de dados com o Azure Machine Learning

DP-5: usar a opção de chave gerenciada pelo cliente na criptografia de dados inativos quando necessário

Recursos

Criptografia de dados inativos usando a CMK

Descrição: a criptografia de dados em repouso usando chaves gerenciadas pelo cliente tem suporte para o conteúdo do cliente armazenado pelo serviço. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: se necessário para conformidade regulatória, defina o caso de uso e o escopo do serviço em que a criptografia usando chaves gerenciadas pelo cliente é necessária. Habilite e implemente a criptografia de dados inativos usando a chave gerenciada pelo cliente para esses serviços.

Referência: chaves gerenciadas pelo cliente para o Azure Machine Learning

Monitoramento do Microsoft Defender para Nuvem

Definições internas do Azure Policy – Microsoft.MachineLearningServices:

Nome
(Portal do Azure)		 Descrição Efeito(s) Versão
(GitHub)
Os workspaces do Azure Machine Learning devem ser criptografados com uma chave gerenciada pelo cliente Gerencie a criptografia em repouso dos dados do Workspace do Azure Machine Learning com chaves gerenciadas pelo cliente. Por padrão, os dados do cliente são criptografados com chaves gerenciadas pelo serviço, mas as chaves gerenciadas pelo cliente normalmente são necessárias para atender aos padrões de conformidade regulatória. As chaves gerenciadas pelo cliente permitem que os dados sejam criptografados com uma chave do Azure Key Vault criada por você e de sua propriedade. Você tem total controle e responsabilidade pelo ciclo de vida da chave, incluindo rotação e gerenciamento. Saiba mais em https://aka.ms/azureml-workspaces-cmk. Audit, Deny, desabilitado 1.0.3

DP-6: usar um processo de gerenciamento de chaves seguro

Recursos

Gerenciamento de chaves no Azure Key Vault

Descrição: o serviço dá suporte à integração de Key Vault do Azure para quaisquer chaves, segredos ou certificados do cliente. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use o Azure Key Vault para criar e controlar o ciclo de vida de suas chaves de criptografia, incluindo geração, distribuição e armazenamento de chaves. Gire e revogue suas chaves no Azure Key Vault e seu serviço com base em um agendamento definido ou quando houver uma desativação ou comprometimento importante. Quando houver a necessidade de usar a CMK (chave gerenciada pelo cliente) no nível da carga de trabalho, do serviço ou do aplicativo, siga as práticas recomendadas para o gerenciamento de chaves: use uma hierarquia de chaves para gerar uma DEK (chave de criptografia de dados) separada com sua KEK (chave de criptografia de chave) no cofre de chaves. Verifique se as chaves estão registradas no Azure Key Vault e referenciadas por meio de IDs de chave do serviço ou aplicativo. Se você precisar trazer sua própria chave (BYOK) para o serviço (como importar chaves protegidas por HSM de seus HSMs locais para o Azure Key Vault), siga as diretrizes recomendadas para executar a geração inicial de chaves e a transferência de chave.

Referência: chaves gerenciadas pelo cliente para o Azure Machine Learning

DP-7: usar um processo seguro de gerenciamento de certificados

Recursos

Gerenciamento de certificados no Azure Key Vault

Descrição: o serviço dá suporte à integração de Key Vault do Azure para todos os certificados do cliente. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Gerenciamento de ativos

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: gerenciamento de ativos.

AM-2: usar apenas serviços aprovados

Recursos

Suporte ao Azure Policy

Descrição: as configurações de serviço podem ser monitoradas e impostas por meio de Azure Policy. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use o Microsoft Defender for Cloud para configurar Azure Policy para auditar e impor configurações de seus recursos do Azure. Use o Azure Monitor para criar alertas quando houver um desvio da configuração detectado nos recursos. Use Azure Policy efeitos [negar] e [implantar se não existir] para impor a configuração segura entre os recursos do Azure.

Referência: Azure Policy definições de política internas para o Azure Machine Learning

AM-5: usar apenas aplicativos aprovados na máquina virtual

Recursos

Microsoft Defender para Nuvem – Controles de Aplicativos Adaptáveis

Descrição: o serviço pode limitar quais aplicativos do cliente são executados na máquina virtual usando Controles de Aplicativos Adaptáveis no Microsoft Defender para Nuvem. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Registro em log e detecção de ameaças

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: registro em log e detecção de ameaças.

LT-1: habilitar funcionalidades de detecção de ameaças

Recursos

Microsoft Defender para oferta de serviço/produto

Descrição: o serviço tem uma solução de Microsoft Defender específica da oferta para monitorar e alertar sobre problemas de segurança. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Notas de recursos: se estiver usando seus próprios contêineres ou clusters personalizados para o Azure Machine Learning, você deverá habilitar a verificação do recurso Registro de Contêiner do Azure e Serviço de Kubernetes do Azure recursos por meio do Microsoft Defender para Nuvem. No entanto, Microsoft Defender para Nuvem não pode ser usado em instâncias de computação gerenciadas do Azure Machine Learning ou clusters de computação.

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

LT-4: habilitar o registro em log para investigação de segurança

Recursos

Azure Resource Logs

Descrição: o serviço produz logs de recursos que podem fornecer métricas e logs avançados específicos do serviço. O cliente pode configurar esses logs de recursos e enviá-los para seu próprio coletor de dados, como uma conta de armazenamento ou um workspace do Log Analytics. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: habilite os logs de recursos para o serviço. Por exemplo, Key Vault dá suporte a logs de recursos adicionais para ações que obtêm um segredo de um cofre de chaves ou SQL do Azure tem logs de recursos que acompanham solicitações para um banco de dados. O conteúdo de logs de recursos varia de acordo com o tipo de recurso e serviço do Azure.

Referência: Monitorar o Azure Machine Learning

Gerenciamento de vulnerabilidades e postura

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: gerenciamento de postura e vulnerabilidades.

PV-3: definir e estabelecer configurações seguras para recursos de computação

Recursos

State Configuration da Automação do Azure

Descrição: Automação do Azure State Configuration pode ser usado para manter a configuração de segurança do sistema operacional. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

agente de configuração de convidado Azure Policy

Descrição: Azure Policy agente de configuração de convidado pode ser instalado ou implantado como uma extensão para recursos de computação. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use Microsoft Defender para Nuvem e Azure Policy agente de configuração de convidado para avaliar e corrigir regularmente os desvios de configuração em seus recursos de computação do Azure, incluindo VMs, contêineres e outros.

Imagens de VM personalizadas

Descrição: o serviço dá suporte ao uso de imagens de VM fornecidas pelo usuário ou imagens pré-criadas do marketplace com determinadas configurações de linha de base pré-aplicadas. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Imagens de contêineres personalizados

Descrição: o serviço dá suporte ao uso de imagens de contêiner fornecidas pelo usuário ou imagens pré-criadas do marketplace com determinadas configurações de linha de base pré-aplicadas. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: use uma imagem protegida pré-configurada de um fornecedor confiável, como a Microsoft, ou crie a linha de base de configuração segura desejada no modelo de imagem de contêiner

Referência: treinar um modelo usando uma imagem personalizada do Docker

PV-5: realizar avaliações de vulnerabilidade

Recursos

Avaliação de vulnerabilidade usando Microsoft Defender

Descrição: o serviço pode ser verificado para verificação de vulnerabilidade usando Microsoft Defender para Nuvem ou outra funcionalidade de avaliação de vulnerabilidades inserida dos serviços de Microsoft Defender (incluindo Microsoft Defender para servidor, registro de contêiner Serviço de Aplicativo, SQL e DNS). Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Notas sobre o recurso: atualmente, não há suporte para a instalação do agente do Defender para Servidor, no entanto, o Trivy pode estar instalado nas instâncias de computação para descobrir vulnerabilidades no nível do sistema operacional e do python.

Para obter mais informações, visite: Gerenciamento de vulnerabilidades para o Azure Machine Learning

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

PV-6: corrigir vulnerabilidades de forma rápida e automática

Recursos

Gerenciamento de Atualizações de Automação do Azure

Descrição: o serviço pode usar Automação do Azure Gerenciamento de Atualizações para implantar patches e atualizações automaticamente. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Notas sobre o recurso: os clusters de computação são atualizados automaticamente para a imagem mais recente da VM. Se o cluster estiver configurado com nós mínimos = 0, ele atualizará automaticamente os nós para a versão mais recente da imagem de VM quando todos os trabalhos forem concluídos e o cluster reduzir para zero nós.

As instâncias de computação obtêm as imagens de VM mais recentes no momento do provisionamento. A Microsoft lança novas imagens de VM mensalmente. Depois que uma instância de computação é implantada, ela não é atualizada ativamente. Para se manter atualizado com as atualizações de software e os patches de segurança mais recentes, você pode:

  1. Recriar uma instância de computação para obter a imagem mais recente do sistema operacional (recomendado)

  2. Como alternativa, atualize regularmente os pacotes do sistema operacional e do Python.

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Segurança do ponto de extremidade

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: segurança do ponto de extremidade.

ES-1: usar EDR (Detecção e Resposta de Ponto de Extremidade)

Recursos

Solução EDR

Descrição: o recurso EDR (Detecção e Resposta de Ponto de Extremidade), como o Azure Defender para servidores, pode ser implantado no ponto de extremidade. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

ES-2: use um software antimalware moderno

Recursos

Solução antimalware

Descrição: recurso antimalware, como Microsoft Defender Antivírus, Microsoft Defender para Ponto de Extremidade pode ser implantado no ponto de extremidade. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: o ClamAV pode ser usado para descobrir malware e vem pré-instalado na instância de computação.

Referência: Gerenciamento de vulnerabilidades em hosts de computação

ES-3: garantir que as assinaturas e o software antimalware estejam atualizados

Recursos

Monitoramento de integridade da solução antimalware

Descrição: a solução antimalware fornece monitoramento de status de integridade para atualizações de plataforma, mecanismo e assinatura automática. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
True Falso Cliente

Diretrizes de configuração: o ClamAV pode ser usado para descobrir malware e vem pré-instalado na instância de computação.

Backup e recuperação

Para obter mais informações, consulte o parâmetro de comparação de segurança de nuvem da Microsoft: backup e recuperação.

BR-1: garantir backups automatizados regulares

Recursos

Serviço de Backup do Azure

Descrição: o serviço pode ser feito com backup pelo serviço Backup do Azure. Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Funcionalidade de backup nativo de serviço

Descrição: o serviço dá suporte à sua própria funcionalidade de backup nativo (se não estiver usando Backup do Azure). Saiba mais.

Com suporte Habilitado por padrão Responsabilidade de configuração
Falso Não Aplicável Não Aplicável

Diretrizes de configuração: não há suporte para esse recurso para proteger esse serviço.

Próximas etapas