Base de référence de sécurité Azure pour Machine Learning Service

Cette base de référence de sécurité applique les conseils du benchmark de sécurité cloud Microsoft version 1.0 à Machine Learning Service. Le Benchmark de sécurité Microsoft Cloud fournit des recommandations sur la façon dont vous pouvez sécuriser vos solutions cloud sur Azure. Le contenu est regroupé par les contrôles de sécurité définis par le benchmark de sécurité cloud Microsoft et les conseils associés applicables à Machine Learning Service.

Vous pouvez superviser cette base de référence de la sécurité et ses recommandations en utilisant Microsoft Defender pour le cloud. Azure Policy définitions seront répertoriées dans la section Conformité réglementaire de la page du portail Microsoft Defender pour le cloud.

Lorsqu’une fonctionnalité a des définitions de Azure Policy pertinentes, elles sont répertoriées dans cette base de référence pour vous aider à mesurer la conformité aux recommandations et contrôles de référence de sécurité cloud Microsoft. Certaines recommandations peuvent nécessiter un plan de Microsoft Defender payant pour activer certains scénarios de sécurité.

Profil de sécurité

Le profil de sécurité résume les comportements à impact élevé de Machine Learning Service, ce qui peut entraîner des considérations de sécurité accrues.

Attribut de comportement du service	Valeur
Catégorie de produit	AI+ML
Le client peut accéder à HOST/OS	Accès total
Le service peut être déployé dans le réseau virtuel du client	True
Stocke le contenu client au repos	False

Sécurité du réseau

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Sécurité réseau.

NS-1 : Établir des limites de segmentation réseau

Fonctionnalités

Intégration du réseau virtuel

Description : Le service prend en charge le déploiement dans le Réseau virtuel privé (VNet) du client. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Partagé

Conseils de configuration : Utilisez isolation de réseau gérée pour fournir une expérience d’isolation réseau automatisée.

Remarque : Vous pouvez également utiliser votre réseau virtuel pour les ressources Azure Machine Learning, mais plusieurs types de calcul ne sont pas pris en charge.

Référence : Sécuriser les ressources de l’espace de travail Azure Machine Learning à l’aide de réseaux virtuels

Prise en charge des groupes de sécurité réseau

Description : Le trafic réseau de service respecte l’attribution de règles groupes de sécurité réseau sur ses sous-réseaux. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Partagé

Conseils de configuration : Utilisez isolation de réseau gérée pour fournir une expérience d’isolation réseau automatisée qui comprend des configurations entrantes et sortantes à l’aide du groupe de sécurité réseau.

Remarque : Utilisez des groupes de sécurité réseau (NSG) pour restreindre ou surveiller le trafic par port, protocole, adresse IP source ou adresse IP de destination. Créez des règles NSG pour restreindre les ports ouverts de votre service (par exemple, pour empêcher l’accès aux ports de gestion à partir de réseaux non approuvés). N’oubliez pas que par défaut, les groupes de sécurité réseau refusent tout le trafic entrant, mais autorisent le trafic provenant du réseau virtuel et d’équilibreurs de charge Azure.

Référence : Planifier l’isolation réseau

NS-2 : Sécuriser les services cloud avec des contrôles réseau

Fonctionnalités

Azure Private Link

Description : Fonctionnalité de filtrage IP native de service pour filtrer le trafic réseau (à ne pas confondre avec NSG ou Pare-feu Azure). Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Déployez des points de terminaison privés pour toutes les ressources Azure qui prennent en charge la fonctionnalité Private Link, afin d’établir un point d’accès privé pour les ressources.

Référence : Configurer un point de terminaison privé pour un espace de travail Azure Machine Learning

Désactiver l’accès public au réseau

Description : Le service prend en charge la désactivation de l’accès au réseau public à l’aide d’une règle de filtrage ACL IP de niveau de service (pas de groupe de sécurité réseau ou de Pare-feu Azure) ou à l’aide d’un commutateur bascule « Désactiver l’accès réseau public ». Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Désactivez l’accès au réseau public à l’aide de la règle de filtrage ACL IP de niveau de service ou d’un commutateur bascule pour l’accès au réseau public.

Référence : Configurer un point de terminaison privé pour un espace de travail Azure Machine Learning

Surveillance de Microsoft Defender pour le cloud

Définitions intégrées d’Azure Policy– Microsoft.MachineLearningServices :

Nom (Portail Azure)	Description	Effet(s)	Version (GitHub)
Les capacités de calcul Azure Machine Learning doivent se trouver dans un réseau virtuel	Le réseau virtuel Azure fournit une sécurité et une isolation améliorées pour vos clusters et instances de calcul Azure Machine Learning, ainsi que des sous-réseaux, des stratégies de contrôle d’accès et d’autres fonctionnalités permettant de restreindre davantage l’accès. Quand une capacité de calcul Azure Machine Learning est configurée avec un réseau virtuel, elle n’est pas adressable publiquement et est accessible uniquement à partir de machines virtuelles et d’applications figurant dans le réseau virtuel.	Audit, Désactivé	1.0.1

Gestion des identités

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Gestion des identités.

IM-1 : utiliser le système centralisé d’identité et d’authentification

Fonctionnalités

Azure AD Authentication requis pour l’accès au plan de données

Description : Le service prend en charge l’utilisation de l’authentification Azure AD pour l’accès au plan de données. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	True	Microsoft

Conseils de configuration : Aucune configuration supplémentaire n’est requise, car elle est activée sur un déploiement par défaut.

Référence : Configurer l’authentification pour les ressources et les workflows Azure Machine Learning

Méthodes d’authentification locales pour l’accès au plan de données

Description : méthodes d’authentification locales prises en charge pour l’accès au plan de données, telles qu’un nom d’utilisateur et un mot de passe locaux. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

IM-3 : gérer les identités d’application de façon sécurisée et automatique

Fonctionnalités

Identités managées

Description : les actions du plan de données prennent en charge l’authentification à l’aide d’identités managées. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Utilisez des identités managées Azure au lieu des principaux de service lorsque cela est possible, qui peuvent s’authentifier auprès des services et ressources Azure qui prennent en charge l’authentification Azure Active Directory (Azure AD). La plateforme assure entièrement la gestion, la rotation et la protection des informations d’identification d’identité managée, ce qui évite les informations d’identification codées en dur dans le code source ou les fichiers de configuration.

Référence : Configurer l’authentification entre Azure Machine Learning et d’autres services

Principaux de service

Description : Le plan de données prend en charge l’authentification à l’aide de principaux de service. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Il n’existe aucune aide Microsoft actuelle pour cette configuration de fonctionnalité. Vérifiez et déterminez si votre organization souhaite configurer cette fonctionnalité de sécurité.

Référence : Configurer l’authentification entre Azure Machine Learning et d’autres services

IM-7 : restreindre l’accès aux ressources en fonction des conditions

Fonctionnalités

Accès conditionnel pour le plan de données

Description : L’accès au plan de données peut être contrôlé à l’aide de stratégies d’accès conditionnel Azure AD. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Définissez les conditions et les critères applicables pour l’accès conditionnel Azure Active Directory (Azure AD) dans la charge de travail. Envisagez des cas d’usage courants tels que le blocage ou l’octroi de l’accès à partir d’emplacements spécifiques, le blocage du comportement de connexion à risque ou l’exigence d’appareils gérés organization pour des applications spécifiques.

Référence : Utiliser l’accès conditionnel

IM-8 : restreindre l’exposition des informations d’identification et des secrets

Fonctionnalités

Prise en charge de l’intégration et du stockage des informations d’identification et des secrets de service dans Azure Key Vault

Description : Le plan de données prend en charge l’utilisation native d’Azure Key Vault pour le magasin d’informations d’identification et de secrets. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Assurez-vous que les secrets et les informations d’identification sont stockés dans des emplacements sécurisés tels que Azure Key Vault, au lieu de les incorporer dans du code ou des fichiers de configuration.

Référence : Utiliser des secrets d’informations d’identification d’authentification dans les travaux Azure Machine Learning

Accès privilégié

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Accès privilégié.

PA-1 : Séparer et limiter les utilisateurs hautement privilégiés/administratifs

Fonctionnalités

Comptes Administration locaux

Description : le service a le concept d’un compte d’administration local. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

PA-7 : Suivre le principe JEA, Just Enough Administration (privilège minimum)

Fonctionnalités

Azure RBAC pour le plan de données

Description : Azure Role-Based Access Control (Azure RBAC) peut être utilisé pour gérer l’accès aux actions du plan de données du service. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Utilisez le contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC) pour gérer l’accès aux ressources Azure via des attributions de rôles intégrées. Les rôles RBAC Azure peuvent être attribués à des utilisateurs, des groupes, des principaux de service et des identités managées.

Référence : Gérer l’accès à un espace de travail Azure Machine Learning

PA-8 : Déterminer le processus d’accès pour la prise en charge du fournisseur de services cloud

Fonctionnalités

Customer Lockbox

Description : Customer Lockbox peut être utilisé pour l’accès au support Microsoft. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Protection des données

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Protection des données.

DP-1 : Découvrir, classer et étiqueter des données sensibles

Fonctionnalités

Découverte et classification des données sensibles

Description : Les outils (comme Azure Purview ou Azure Information Protection) peuvent être utilisés pour la découverte et la classification des données dans le service. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : Utilisez des outils tels qu’Azure Purview, Azure Information Protection et Azure SQL découverte et classification des données pour analyser, classifier et étiqueter de manière centralisée toutes les données sensibles qui résident dans Azure, sur site, Microsoft 365 ou d’autres emplacements.

Référence : Se connecter et gérer Azure Machine Learning dans Microsoft Purview

DP-2 : surveiller les anomalies et les menaces ciblant les données sensibles

Fonctionnalités

Protection contre les fuites/pertes de données

Description : Le service prend en charge la solution DLP pour surveiller le déplacement des données sensibles (dans le contenu du client). Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : si nécessaire pour la conformité de la protection contre la perte de données (DLP), vous pouvez utiliser une configuration de protection contre l’exfiltration de données. L’isolation réseau managée prend également en charge la protection contre l’exfiltration des données.

Référence : Prévention de l’exfiltration des données Azure Machine Learning

DP-3 : chiffrer les données sensibles en transit

Fonctionnalités

Chiffrement des données en transit

Description : Le service prend en charge le chiffrement des données en transit pour le plan de données. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	True	Microsoft

Remarques sur les fonctionnalités : Azure Machine Learning utilise TLS pour sécuriser la communication interne entre différents microservices Azure Machine Learning. Tout l’accès au stockage Azure se produit également sur un canal sécurisé.

Pour plus d’informations sur la façon de sécuriser un point de terminaison en ligne Kubernetes créé via Azure Machine Learning, consultez : Configurer un point de terminaison en ligne sécurisé avec TLS/SSL

Conseils de configuration : Aucune configuration supplémentaire n’est requise, car elle est activée sur un déploiement par défaut.

Référence : Chiffrement en transit

DP-4 : activer le chiffrement des données au repos par défaut

Fonctionnalités

Chiffrement des données au repos à l’aide de clés de plateforme

Description : Le chiffrement des données au repos à l’aide de clés de plateforme est pris en charge, tout contenu client au repos est chiffré avec ces clés gérées par Microsoft. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	True	Microsoft

Conseils de configuration : Aucune configuration supplémentaire n’est requise, car elle est activée sur un déploiement par défaut.

Référence : Chiffrement des données avec Azure Machine Learning

DP-5 : utiliser l’option de clé gérée par le client dans le chiffrement des données au repos si nécessaire

Fonctionnalités

Chiffrement des données au repos à l’aide de CMK

Description : Le chiffrement des données au repos à l’aide de clés gérées par le client est pris en charge pour le contenu client stocké par le service. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : si nécessaire pour la conformité réglementaire, définissez le cas d’usage et l’étendue du service où le chiffrement à l’aide de clés gérées par le client est nécessaire. Activez et implémentez le chiffrement des données au repos à l’aide de la clé gérée par le client dans ces services.

Référence : Clés gérées par le client pour Azure Machine Learning

Surveillance de Microsoft Defender pour le cloud

Définitions intégrées d’Azure Policy– Microsoft.MachineLearningServices :

Nom (Portail Azure)	Description	Effet(s)	Version (GitHub)
Les espaces de travail Azure Machine Learning doivent être chiffrés au moyen d’une clé gérée par le client	Gérez le chiffrement au repos des données de votre espace de travail Azure Machine Learning à l’aide de clés gérées par le client. Par défaut, les données client sont chiffrées avec des clés gérées par le service. Cependant, des clés gérées par le client sont généralement nécessaires pour répondre aux standards de la conformité réglementaire. Les clés gérées par le client permettent de chiffrer les données avec une clé Azure Key Vault que vous avez créée et dont vous êtes le propriétaire. Vous avez le contrôle total et la responsabilité du cycle de vie des clés, notamment leur permutation et leur gestion. Pour en savoir plus, rendez-vous sur https://aka.ms/azureml-workspaces-cmk.	Audit, Refuser, Désactivé	1.0.3

DP-6 : Utiliser un processus sécurisé de gestion de clés

Fonctionnalités

Gestion des clés dans Azure Key Vault

Description : Le service prend en charge l’intégration d’Azure Key Vault pour les clés client, les secrets ou les certificats. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : Utilisez Azure Key Vault pour créer et contrôler le cycle de vie de vos clés de chiffrement, y compris la génération, la distribution et le stockage des clés. Faites pivoter et révoquez vos clés dans Azure Key Vault et votre service en fonction d’une planification définie ou en cas de mise hors service ou de compromission de clé. Lorsqu’il est nécessaire d’utiliser une clé gérée par le client (CMK) au niveau de la charge de travail, du service ou de l’application, veillez à suivre les meilleures pratiques pour la gestion des clés : utilisez une hiérarchie de clés pour générer une clé de chiffrement de données distincte (DEK) avec votre clé de chiffrement de clé (KEK) dans votre coffre de clés. Vérifiez que les clés sont inscrites auprès d’Azure Key Vault et référencées via les ID de clé du service ou de l’application. Si vous devez apporter votre propre clé (BYOK) au service (par exemple, l’importation de clés protégées par HSM à partir de vos HSM locaux dans Azure Key Vault), suivez les instructions recommandées pour effectuer la génération initiale de clés et le transfert de clé.

Référence : Clés gérées par le client pour Azure Machine Learning

DP-7 : utiliser un processus de gestion des certificats sécurisé

Fonctionnalités

Gestion des certificats dans Azure Key Vault

Description : Le service prend en charge l’intégration d’Azure Key Vault pour tous les certificats clients. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Gestion des ressources

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Gestion des ressources.

AM-2 : Utiliser uniquement des services approuvés

Fonctionnalités

Prise en charge d’Azure Policy

Description : les configurations de service peuvent être surveillées et appliquées via Azure Policy. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : utilisez Microsoft Defender pour le cloud afin de configurer Azure Policy d’auditer et d’appliquer des configurations de vos ressources Azure. Utilisez Azure Monitor pour créer des alertes en cas d’écart de configuration détecté sur les ressources. Utilisez Azure Policy effets [refuser] et [déployer s’il n’existe pas] pour appliquer une configuration sécurisée sur les ressources Azure.

Référence : Azure Policy définitions de stratégie intégrées pour Azure Machine Learning

AM-5 : Utiliser uniquement des applications approuvées dans une machine virtuelle

Fonctionnalités

Microsoft Defender pour le cloud - Contrôles d’application adaptatifs

Description : le service peut limiter les applications clientes qui s’exécutent sur la machine virtuelle à l’aide de contrôles d’application adaptatifs dans Microsoft Defender pour le cloud. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Journalisation et détection des menaces

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : journalisation et détection des menaces.

LT-1 : activer les fonctionnalités de détection des menaces

Fonctionnalités

Microsoft Defender pour les offres de services/produits

Description : Le service dispose d’une solution de Microsoft Defender spécifique à l’offre pour surveiller et alerter sur les problèmes de sécurité. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Remarques sur les fonctionnalités : si vous utilisez vos propres conteneurs ou clusters personnalisés pour Azure Machine Learning, vous devez activer l’analyse de vos ressources Azure Container Registry et Azure Kubernetes Service ressources via Microsoft Defender pour le cloud. Toutefois, Microsoft Defender pour le cloud ne peut pas être utilisé sur des instances de calcul ou des clusters de calcul managés Azure Machine Learning.

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

LT-4 : Activer la journalisation pour l’examen de sécurité

Fonctionnalités

Journaux des ressources Azure

Description : le service produit des journaux de ressources qui peuvent fournir des métriques et une journalisation améliorées spécifiques au service. Le client peut configurer ces journaux de ressources et les envoyer à son propre récepteur de données, comme un compte de stockage ou un espace de travail Log Analytics. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	False	Client

Conseils de configuration : activez les journaux de ressources pour le service. Par exemple, Key Vault prend en charge des journaux de ressources supplémentaires pour les actions qui obtiennent un secret à partir d’un coffre de clés ou Azure SQL a des journaux de ressources qui effectuent le suivi des demandes adressées à une base de données. Le contenu des journaux de ressources varie en fonction du service Azure et du type de ressource.

Référence : Surveiller Azure Machine Learning

Gestion des postures et des vulnérabilités

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Gestion de la posture et des vulnérabilités.

PV-3 : définir et établir des configurations sécurisées pour les ressources de calcul

Fonctionnalités

Azure Automation – State Configuration

Description : Azure Automation State Configuration pouvez être utilisé pour maintenir la configuration de sécurité du système d’exploitation. Plus d’informations

Prise en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Agent de configuration invité Azure Policy

Description : Azure Policy’agent de configuration invité peut être installé ou déployé en tant qu’extension pour les ressources de calcul. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : utilisez Microsoft Defender pour le cloud et Azure Policy’agent de configuration invité pour évaluer et corriger régulièrement les écarts de configuration sur vos ressources de calcul Azure, notamment les machines virtuelles, les conteneurs et autres.

Images de machine virtuelle personnalisées

Description : le service prend en charge l’utilisation d’images de machine virtuelle fournies par l’utilisateur ou d’images prédéfinies de la Place de marché avec certaines configurations de base pré-appliquées. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Images de conteneurs personnalisés

Description : le service prend en charge l’utilisation d’images conteneur fournies par l’utilisateur ou d’images prédéfinies de la Place de marché avec certaines configurations de base pré-appliquées. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : Utilisez une image renforcée préconfigurée d’un fournisseur approuvé tel que Microsoft ou générez la base de référence de configuration sécurisée souhaitée dans le modèle d’image conteneur

Référence : Entraîner un modèle à l’aide d’une image Docker personnalisée

PV-5 : effectuer des évaluations des vulnérabilités

Fonctionnalités

Évaluation des vulnérabilités à l’aide de Microsoft Defender

Description : le service peut être analysé à l’aide de Microsoft Defender pour le cloud ou d’autres fonctionnalités d’évaluation des vulnérabilités incorporées des services de Microsoft Defender (y compris Microsoft Defender pour serveur, registre de conteneurs, App Service, SQL et DNS). Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Remarques sur les fonctionnalités : l’installation de l’agent Defender pour serveur n’est actuellement pas prise en charge. Toutefois, Trivy peut être installé sur les instances de calcul pour détecter les vulnérabilités au niveau du système d’exploitation et du package Python.

Pour plus d’informations, consultez : Gestion des vulnérabilités pour Azure Machine Learning

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

PV-6 : corriger rapidement et automatiquement les vulnérabilités

Fonctionnalités

Azure Automation Update Management

Description : le service peut utiliser Azure Automation Update Management pour déployer automatiquement des correctifs et des mises à jour. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Remarques sur les fonctionnalités : Les clusters de calcul sont automatiquement mis à niveau vers la dernière image de machine virtuelle. Si le cluster est configuré avec min nodes = 0, il met automatiquement à niveau les nœuds vers la dernière version de l’image de machine virtuelle lorsque toutes les tâches sont terminées et qu’il est réduit à zéro nœud.

Les instances de calcul obtiennent les images de machine virtuelle les plus récentes au moment du provisionnement. Microsoft publie de nouvelles images de machine virtuelle tous les mois. Une fois qu’une instance de calcul est déployée, elle n’est pas mise à jour activement. Pour rester à jour avec les mises à jour logicielles et correctifs de sécurité les plus récents, vous pouvez :

1. Recréer une instance de calcul pour obtenir la dernière image du système d’exploitation (recommandé)

2. Vous pouvez également mettre à jour régulièrement le système d’exploitation et les packages Python.

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Sécurité des points de terminaison

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Sécurité des points de terminaison.

ES-1 : Utiliser la détection de point de terminaison et réponse (EDR)

Fonctionnalités

EDR Solution

Description : La fonctionnalité EDR (Endpoint Detection and Response) telle qu’Azure Defender pour les serveurs peut être déployée dans le point de terminaison. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

ES-2 : Utiliser un logiciel anti-programmes malveillants moderne

Fonctionnalités

Solution anti-programme malveillant

Description : la fonctionnalité anti-programme malveillant, telle que l’antivirus Microsoft Defender, Microsoft Defender pour point de terminaison peut être déployée sur le point de terminaison. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : ClamAV peut être utilisé pour détecter les programmes malveillants et est préinstallé sur les instance de calcul.

Référence : Gestion des vulnérabilités sur les hôtes de calcul

ES-3 : Vérifier que les logiciels et signatures anti-programme malveillant sont mis à jour

Fonctionnalités

Surveillance de l’intégrité des solutions anti-programme malveillant

Description : La solution anti-programme malveillant fournit l’intégrité status la surveillance des mises à jour de la plateforme, du moteur et des signatures automatiques. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
True	Faux	Client

Conseils de configuration : ClamAV peut être utilisé pour détecter les programmes malveillants et est préinstallé sur les instance de calcul.

Sauvegarde et récupération

Pour plus d’informations, consultez le benchmark de sécurité cloud Microsoft : Sauvegarde et récupération.

BR-1 : Garantir des sauvegardes automatiques régulières

Fonctionnalités

Sauvegarde Azure

Description : le service peut être sauvegardé par le service Sauvegarde Azure. Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Fonctionnalité de sauvegarde native du service

Description : le service prend en charge sa propre fonctionnalité de sauvegarde native (s’il n’utilise pas Sauvegarde Azure). Plus d’informations

Pris en charge	Activé par défaut	Responsabilité de la configuration
False	Non applicable	Non applicable

Conseils de configuration : cette fonctionnalité n’est pas prise en charge pour sécuriser ce service.

Étapes suivantes

• Consultez la vue d’ensemble du benchmark de sécurité cloud Microsoft
• En savoir plus sur les bases de référence de la sécurité Azure