Mengamankan layanan pencarian Azure AI

Artikel ini menyediakan praktik terbaik keamanan untuk membantu melindungi Search service Azure AI Anda. Anda bertanggung jawab untuk menerapkan kontrol keamanan yang dapat dikonfigurasi pelanggan ini. Untuk informasi tentang perlindungan bawaan Microsoft, seperti arsitektur jaringan, enkripsi, dan sertifikasi kepatuhan, lihat Data, privasi, dan perlindungan bawaan di Pencarian Azure AI.

Sebagai arsitek solusi, Anda harus mengonfigurasi kontrol keamanan di tiga domain:

• Jaringan keamanan: Mengontrol lalu lintas masuk dan keluar ke search service Anda.
• Autentikasi dan otorisasi: Tentukan bagaimana, siapa, dan apa saja yang dapat mengakses layanan pencarian dan data Anda.
• perlindungan Data: Menerapkan enkripsi, kontrol access, dan pemantauan.

Rekomendasi keamanan dalam artikel ini menerapkan prinsip-prinsip Zero Trust: "Verifikasi secara eksplisit", "Gunakan akses hak istimewa paling sedikit", dan "Asumsikan pelanggaran". Untuk panduan Zero Trust yang komprehensif, lihat Pusat Panduan Zero Trust.

Memahami pola lalu lintas jaringan

Sebelum Anda mengonfigurasi keamanan jaringan, pahami tiga pola lalu lintas jaringan di Pencarian Azure AI:

• Lalu lintas masuk: Permintaan dari klien ke search service Anda, seperti kueri, pengindeksan, dan operasi manajemen. Lalu lintas ini dapat dikonfigurasi oleh pelanggan.

• Lalu lintas Outbound: Permintaan dari layanan pencarian Anda ke sumber daya eksternal, seperti pengindeks yang terhubung ke sumber data, vektorisasi, dan kemampuan kustom. Lalu lintas ini dapat dikonfigurasi oleh pelanggan.

• Lalu lintas internal: Panggilan layanan ke layanan melalui jaringan backbone Microsoft. Lalu lintas ini dikelola oleh Microsoft dan tidak dapat dikonfigurasi oleh pelanggan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Perlindungan lalu lintas internal.

Mengonfigurasi keamanan jaringan

Gunakan salah satu pendekatan berikut untuk membatasi access masuk ke search service Anda. Pendekatan ini tercantum dari yang paling tidak aman ke yang paling aman:

• Membuat aturan firewall IP
• Membuat titik akhir privat
• Bergabung dengan perimeter keamanan jaringan

Membuat aturan firewall IP

Buat aturan firewall masuk untuk mengakui permintaan hanya dari alamat IP atau rentang alamat tertentu. Semua koneksi klien harus dilakukan melalui alamat IP yang diizinkan. Jika tidak, koneksi ditolak.

diagram arsitektur contoh untuk akses IP terbatas.

Ketika untuk menggunakan: Skenario perlindungan dasar di mana Anda perlu membatasi access ke alamat IP yang diketahui.

Cara memulai: Lihat Konfigurasi aturan akses jaringan dan firewall untuk Pencarian Azure AI.

Membuat titik akhir privat

Buat titik akhir privat untuk Pencarian Azure AI agar memungkinkan klien pada jaringan virtual mengakses data dengan aman dalam indeks pencarian melalui Private Link. Titik akhir privat menggunakan alamat IP dari ruang alamat jaringan virtual Anda.

Lalu lintas jaringan antara klien dan service pencarian melintasi jaringan virtual dan tautan pribadi di jaringan tulang punggung Microsoft, menghilangkan paparan dari internet publik.

diagram arsitektur contoh untuk akses titik akhir privat.

Kapan harus digunakan: Skenario keamanan tinggi yang memerlukan isolasi jaringan lengkap dari internet publik.

Cara memulai: Lihat Buat titik akhir privat untuk Pencarian Azure AI.

Bergabung dengan sebuah perimeter keamanan jaringan

Buat perimeter keamanan jaringan di sekitar sumber daya platform-as-a-service (PaaS) yang disebarkan di luar jaringan virtual untuk membentuk batas jaringan logis. Ini menetapkan perimeter yang mengontrol access jaringan publik melalui aturan access eksplisit.

Koneksi klien masuk dan koneksi antar-layanan terjadi dalam batas sistem, menyederhanakan pertahanan terhadap akses yang tidak sah. Di Pencarian Azure AI, seringkali solusi menggunakan berbagai sumber daya Azure.

Ketika untuk menggunakan: Solusi menggunakan beberapa sumber daya PaaS Azure yang memerlukan perlindungan batas jaringan terkoordinasi.

Cara memulai:

• Mulailah dengan menggabungkan Pencarian Azure AI ke perimeter keamanan jaringan. Lihat Tambahkan search service ke perimeter keamanan jaringan.

• Tambahkan layanan terkait, seperti Azure OpenAI, Azure Storage, dan Azure Monitor, ke perimeter yang sama.

Mengonfigurasi autentikasi dan otorisasi

Pencarian Azure AI mendukung dua pendekatan autentikasi. Anda dapat menggunakan satu pendekatan dan menonaktifkan yang lain, atau Anda dapat menggunakan keduanya dengan kontrol yang sesuai.

(Disarankan) Mengaktifkan access control berbasis peran

Gunakan autentikasi Microsoft Entra untuk menetapkan pemanggil, bukan permintaan, sebagai identitas terautentikasi. Azure penetapan peran menentukan otorisasi, menyediakan manajemen identitas terpusat, kebijakan akses bersyarat, dan jejak audit yang komprehensif.

Alur kerja untuk access control berbasis peran adalah:

1. Aktifkan kontrol akses berbasis peran: Konfigurasikan layanan pencarian Anda untuk menerima autentikasi Microsoft Entra ID sebagai pengganti (atau sebagai tambahan untuk) kunci API. Lihat Aktifkan atau nonaktifkan kontrol akses berbasis peran di Pencarian Azure AI.

2. Tetapkan peran kepada pengguna dan grup: Berikan akses dengan hak istimewa terendah menggunakan peran bawaan (Kontributor Layanan Pencarian, Kontributor Data Indeks Pencarian, dan Pembaca Data Indeks Pencarian) untuk mengontrol siapa yang dapat mengelola dan melakukan kueri indeks. Lihat Menghubungkan ke Pencarian Azure AI dengan menggunakan peran.

3. Sambungkan aplikasi Anda menggunakan identitas: Autentikasi tanpa kunci API dengan menggunakan DefaultAzureCredential, yang mendukung identitas terkelola, kredensial pengembang, dan alur berbasis token lainnya. Lihat Sambungkan aplikasi Anda ke Pencarian Azure AI menggunakan identitas.

Mengonfigurasi autentikasi kunci API

Dengan autentikasi berbasis kunci, setiap permintaan harus menyertakan kunci API admin atau kueri untuk membuktikannya berasal dari sumber tepercaya. Pendekatan ini cocok untuk lingkungan pengembangan, kompatibilitas mundur dengan aplikasi yang ada, atau skenario di mana Microsoft Entra ID tidak tersedia.

Alur kerja untuk autentikasi berbasis kunci adalah:

1. Provide kunci API di setiap permintaan: Kunci admin memberikan access penuh untuk semua operasi. Kunci kueri memberikan access baca-saja ke kumpulan dokumen indeks. Lihat Hubungkan ke Pencarian Azure AI menggunakan kunci.

2. Putar kunci admin sesuai jadwal: Kurangi risiko kompromi kunci dengan meregenerasi kunci admin secara teratur. Layanan pencarian mendukung dua kunci admin untuk rotasi tanpa waktu henti. Lihat Meregenerasi kunci admin.

Mengotorisasi operasi sarana kontrol

Operasi sarana kontrol (pembuatan, konfigurasi, dan penghapusan layanan) diotorisasi melalui Azure Resource Manager access control berbasis peran, model yang sama yang digunakan di semua layanan Azure. Kunci API tidak berlaku untuk operasi sarana kontrol. Tiga peran Azure bawaan mengatur access:

Alur kerja untuk mengotorisasi operasi sarana kontrol adalah:

1. Menetapkan peran administratif: Gunakan peran Azure bawaan (Pemilik, Kontributor, dan Pembaca) untuk memberikan akses dengan hak istimewa terkecil dan mengontrol siapa yang dapat membuat, mengonfigurasi, atau menghapus layanan pencarian. Lihat Menetapkan peran untuk administrasi layanan.

2. Menerapkan kunci sumber daya: Mencegah penghapusan tidak sengaja layanan pencarian produksi dengan menerapkan penguncian CanNotDelete atau ReadOnly. Lihat Kunci sumber daya Azure Anda untuk melindungi infrastruktur Anda.

Mengotorisasi operasi sarana data

Operasi bidang data menargetkan konten yang dihosting di search service, seperti pembuatan indeks, pemuatan dokumen, dan kueri. Otorisasi operasi ini melalui kontrol akses berbasis peran, kunci API, atau keduanya. Untuk langkah-langkah konfigurasi, lihat (Disarankan) Mengaktifkan kontrol akses berbasis peran dan Mengonfigurasi autentikasi kunci API.

Memberikan akses ke indeks individual

Batasi access pengguna ke indeks individual dengan membuat definisi peran kustom. Pendekatan ini sangat penting untuk skenario multi-penyewa di mana data setiap penyewa harus diisolasi di tingkat indeks. Lihat Berikan akses ke satu indeks.

Untuk solusi yang memerlukan pembatas keamanan di tingkat indeks, lihat Pola desain untuk aplikasi SaaS multi-penyewa dan Pencarian Azure AI.

Mengonfigurasi koneksi keluar

Permintaan keluar berasal dari layanan pencarian ke aplikasi lain, biasanya dibuat oleh pengindeks, kemampuan kustom, dan vectorizer. Konfigurasikan koneksi ini untuk menggunakan autentikasi aman dan access jaringan.

(Disarankan) Menggunakan identitas terkelola

Buat identitas terkelola untuk search service Anda untuk mengautentikasi ke sumber daya Azure lain tanpa menyimpan kredensial dalam kode Anda. Identitas terkelola menghilangkan kebutuhan untuk menyimpan dan memutar string koneksi dengan kredensial.

Alur kerja untuk menggunakan identitas terkelola adalah:

1. Konfigurasi identitas terkelola untuk search service: Pilih antara identitas terkelola yang ditetapkan sistem atau ditetapkan pengguna. Lihat Mengkonfigurasi layanan pencarian untuk menyambungkan menggunakan identitas terkelola.

2. Hubungkan ke sumber daya eksternal menggunakan identitas terkelola: Koneksi yang didukung termasuk Azure Storage, Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, SQL Managed Instance, dan Azure Functions.

Mengamankan access ke data eksternal

Konfigurasikan koneksi aman berdasarkan bagaimana sumber daya eksternal dilindungi:

• Buat pengecualian firewall untuk search service: Izinkan lalu lintas pengindeks melalui firewall sumber data dengan menambahkan alamat IP keluar search service ke daftar yang diizinkan. Lihat Konfigurasi aturan firewall IP untuk mengizinkan koneksi pengindeks dari Pencarian Azure AI.

• Buat tautan privat bersama: Menyambungkan pengindeks ke sumber data yang dilindungi oleh Azure Private Link tanpa mengekspos lalu lintas ke internet publik. Lihat Membuat koneksi keluar melalui tautan privat berbagi.

• Gunakan pengecualian layanan tepercaya untuk storage di wilayah yang sama: Mengaktifkan akses pengindeks ke Azure Storage yang aman di wilayah yang sama tanpa konfigurasi firewall. Lihat Hubungkan pengindeks ke Azure Storage sebagai layanan tepercaya.

• Konfigurasi aturan instans sumber daya: Memberikan access layanan pencarian tertentu ke akun Azure Storage yang dilindungi oleh aturan jaringan. Lihat Grant access pada instans sumber daya Azure.

• Hubungkan ke titik akhir privat SQL Managed Instance: Mengakses database SQL Managed Instance melalui titik akhir privat sambil mempertahankan isolasi jaringan. Lihat Buat tautan privat berbagi untuk instans SQL terkelola dari Pencarian Azure AI.

Koneksi aman untuk pemrosesan AI eksternal

Permintaan keluar untuk pengayaan dan vektorisasi AI memerlukan pertimbangan khusus:

Untuk pola retrieval-augmented generation (RAG) dasar di mana aplikasi klien Anda memanggil model penyelesaian obrolan, koneksi menggunakan identitas klien atau pengguna, bukan identitas layanan pencarian. Untuk pengambilan melalui agen menggunakan basis pengetahuan, permintaan keluar dibuat oleh identitas terkelola layanan pencarian.

Menerapkan kontrol akses tingkat dokumen

Kontrol akses tingkat dokumen, juga dikenal sebagai keamanan tingkat baris, membatasi dokumen mana yang dapat diambil pengguna berdasarkan identitas mereka. Metadata izin diambil selama pengindeksan dan diberlakukan pada waktu kueri, yang penting untuk sistem AI agenik, aplikasi RAG, dan solusi pencarian perusahaan yang memerlukan pemeriksaan otorisasi di tingkat dokumen. Untuk gambaran umum komprehensif tentang semua pendekatan yang didukung, lihat Kontrol akses tingkat dokumen.

Gunakan cakupan ACL dan RBAC yang mirip dengan POSIX (pratinjau)

Untuk konten Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, konfigurasikan pengindeks atau sumber pengetahuan untuk mempertahankan izin ACL seperti POSIX dan cakupan RBAC selama penyerapan. Saat kueri, hasil disaring berdasarkan token Microsoft Entra dari pemanggil. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengindeks metadata izin ADLS Gen2.

Menggunakan SharePoint di ACL Microsoft 365 (pratinjau)

Konfigurasikan SharePoint di pengindeks Microsoft 365 untuk mengekstrak izin dokumen langsung dari ACL SharePoint selama penyerapan. Saat kueri, hasil disaring berdasarkan token Microsoft Entra dari pemanggil. Selama pratinjau ini, ACL hanya diambil selama pengindeksan awal, jadi Anda harus mengindeks ulang dokumen yang terpengaruh jika izin sumber berubah untuk menghindari akses kedaluwarsa. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengindeks metadata izin SharePoint.

Menggunakan label sensitivitas (pratinjau)

Konfigurasikan pengindeks untuk mendeteksi label sensitivitas Microsoft Purview secara otomatis selama pengindeksan dan menerapkan kontrol access berbasis label saat kueri dijalankan. Kemampuan ini menyelaraskan otorisasi Pencarian Azure AI dengan model Perlindungan Informasi Microsoft perusahaan Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Daftar label sensitivitas Microsoft Purview.

Menggunakan filter keamanan

Untuk skenario saat integrasi ACL asli tidak layak, terapkan filter keamanan untuk memangkas hasil berdasarkan identitas pengguna atau grup. Simpan informasi identitas dalam bidang string di indeks Anda, lalu berikan identitas pemanggil sebagai string filter pada waktu kueri untuk mengecualikan dokumen yang tidak cocok. Pendekatan ini berfungsi dengan model akses kustom atau kerangka kerja keamanan non-Microsoft. Untuk informasi selengkapnya, lihat Filter keamanan untuk memangkas hasil.

Mengonfigurasi enkripsi data

Pencarian Azure AI mengenkripsi semua data secara otomatis menggunakan kunci yang dikelola Microsoft. Untuk informasi tentang enkripsi bawaan, lihat Enkripsi data.

Untuk perlindungan data yang ditingkatkan, Anda dapat menerapkan kontrol enkripsi berikut.

(Opsional) Menambahkan enkripsi kunci yang dikelola pelanggan

Tambahkan lapisan enkripsi tambahan untuk indeks dan peta sinonim dengan mengelola kunci enkripsi Anda sendiri di Azure Key Vault. Kunci yang dikelola pelanggan (CMK) adalah untuk organisasi dengan persyaratan kepatuhan yang mengamanatkan kontrol pelanggan atas kunci enkripsi atau kemampuan pencabutan kunci. Lihat Konfigurasi kunci yang dikelola pelanggan untuk enkripsi data di Pencarian Azure AI.

Anda juga dapat mengonfigurasi opsi berikut:

• Konfigurasi CMK lintas penyewa: Mendukung skenario multi-penyewa di mana kunci disimpan di penyewa Microsoft Entra yang berbeda dari layanan pencarian. Lihat Mengonfigurasi kunci yang dikelola pelanggan di berbagai tenant.

• Menemukan objek terenkripsi: Identifikasi indeks dan peta sinonim mana yang menggunakan enkripsi CMK. Lihat Menemukan objek dan informasi terenkripsi.

Indeks konten blob terenkripsi

Konfigurasikan pengindeks untuk memproses konten dari Azure Blob Storage yang dienkripsi saat tidak aktif, yang terpisah dari enkripsi CMK indeks pencarian. Lihat Tutorial: Mengindeks dan memperkaya blob terenkripsi.

(Opsional) Mengaktifkan komputasi rahasia

Komputasi konfidensial melindungi data yang digunakan dari access yang tidak sah, termasuk dari Microsoft, melalui pengesahan dan enkripsi perangkat keras. Jenis komputasi ini hanya dapat dikonfigurasi selama pembuatan layanan. Lihat Memilih jenis komputasi.

Kami hanya merekomendasikan komputasi rahasia untuk organisasi yang kepatuhan atau persyaratan peraturannya mengharuskan perlindungan penggunaan data. Untuk penggunaan harian, cukup jenis komputasi default.

¹ Ketika Anda mengaktifkan jenis komputasi ini, pengindeks hanya dapat berjalan di lingkungan eksekusi privat, yang berarti mereka berjalan dari kluster pencarian yang dihosting pada komputasi rahasia.

Mengaktifkan pemantauan dan pengelogan

Lacak operasi, deteksi anomali, dan dukung audit keamanan dengan mengaktifkan pengelogan dan pemantauan untuk search service Anda. Untuk informasi tentang apa yang dicatat oleh Pencarian Azure AI secara default, lihat pencatatan data.

• Aktifkan pencatatan diagnostik: Menangkap operasi untuk audit keamanan dan deteksi anomali dengan mengirim log ke Azure Monitor, Event Hubs, atau Azure Storage. Lihat Konfigurasi pengelogan diagnostik untuk Pencarian Azure AI.

• Memonitor kueri: Melacak aktivitas kueri pencarian, latensi, dan penggasan untuk mendeteksi pola yang tidak biasa. Lihat permintaan kueri Monitor di Pencarian Azure AI.

• Memantau operasi pengindeks: Melacak aktivitas pengindeksan, kesalahan, dan operasi refresh data. Lihat Status dan hasil pengindeks di Pencarian Azure AI.

• Konfigurasi pemberitahuan untuk aktivitas anomali: Membuat aturan pemberitahuan untuk lonjakan volume kueri, upaya autentikasi yang gagal, dan pola access yang tidak biasa. Lihat Buat atau edit aturan pemberitahuan metrik.

• Visualisasi log menggunakan Power BI: Membangun dasbor untuk menganalisis aktivitas search service dan mengidentifikasi tren keamanan. Lihat Visualisasikan log dan metrik Pencarian Azure AI dengan Power BI.

Pertahankan kepatuhan

Untuk informasi tentang sertifikasi kepatuhan Pencarian Azure AI dan model tanggung jawab bersama, lihat Penyediaan dan sertifikasi.

Gunakan Azure Policy

• Tinjau definisi kebijakan bawaan: Gunakan Azure Policy untuk mengaudit dan menerapkan konfigurasi keamanan seperti logging diagnostik dan penggunaan titik akhir privat. Lihat kontrol Kepatuhan Terhadap Peraturan Azure Policy untuk Pencarian Azure AI.

• Tetapkan kebijakan pencatatan log sumber daya: Secara otomatis mengidentifikasi layanan pencarian yang tidak memiliki pencatatan log diagnostik dan memperbaiki konfigurasi. Lihat ringkasan Azure Policy.

• Membuat kebijakan kustom: Tentukan persyaratan keamanan khusus organisasi dan terapkan di semua layanan pencarian. Lihat Tutorial: Membuat definisi kebijakan kustom.

Menerapkan tag sumber daya

Terapkan tag sumber daya untuk mengategorikan layanan pencarian berdasarkan lingkungan, sensitivitas data, pusat biaya, atau persyaratan kepatuhan untuk meningkatkan tata kelola. Lihat Menggunakan tag untuk mengatur sumber daya Azure dan hierarki manajemen Anda.

Daftar periksa keamanan

Gunakan daftar periksa ini untuk memastikan Anda telah mengonfigurasi kontrol keamanan yang sesuai:

Keamanan jaringan:

• [ ] Aturan firewall IP yang dikonfigurasi, titik akhir privat, atau perimeter keamanan jaringan
• [ ] Batasi access masuk ke klien atau jaringan yang diketahui
• [ ] Mengonfigurasi koneksi keluar aman dengan menggunakan identitas terkelola

Autentikasi dan otorisasi:

• [ ] Mengaktifkan kontrol akses berbasis peran
• [ ] Diberi peran yang sesuai untuk pengguna dan aplikasi
• [ ] Jadwal rotasi kunci admin yang diimplementasikan (jika menggunakan kunci)
• [ ] Izin tingkat indeks yang dikonfigurasi (jika diperlukan)

Perlindungan data:

• [ ] Kontrol akses tingkat dokumen yang dikonfigurasi (jika diperlukan):
  • [ ] ACL seperti POSIX untuk konten ADLS Gen2
  • [ ] SharePoint dalam ACL Microsoft 365
  • [ ] Label sensitivitas Microsoft Purview
  • [ ] Filter keamanan untuk skenario kustom
• [ ] Enkripsi CMK yang diimplementasikan (jika diperlukan)
• [ ] Mengevaluasi persyaratan komputasi rahasia (jika berlaku)

Pemantauan dan kepatuhan:

• [ ] Mengaktifkan pembuatan log diagnostik
• [ ] Menyiapkan pemantauan dan pemberitahuan untuk mengidentifikasi aktivitas anomali
• [ ] Menerapkan tag sumber daya untuk tata kelola
• [ ] Ditetapkan Azure Policy untuk pengelogan sumber daya
• [ ] Meninjau sertifikasi kepatuhan terhadap persyaratan

Konten terkait

• Data, privasi, dan perlindungan bawaan dalam Pencarian Azure AI
• Dasar-dasar keamanan Azure
• Tanggung jawab bersama di cloud