Agent 运行态势感知防护：Microsoft Defender

Agent 运行态势感知防护：Microsoft Defender 如何保护 AI 应用？

核心定位：Microsoft Defender 通过 Defender for Cloud、Defender for Cloud Apps 等产品组合，构建一套覆盖 “发现－评估－加固－监控” 全生命周期的 AI 安全能力，实现对 AI 应用（包括 LLM、Agent、多云模型服务）的 运行态势感知与主动防护。

 
 

一、检测与控制“影子 AI”（Shadow AI）

问题背景：员工私自使用未授权的外部 AI 服务或自建 Agent，导致数据泄露、合规失控。

 

✅ 具体能力：

  • 资产发现
    • 利用网络日志、代理流量、CASB（Defender for Cloud Apps）自动识别：
      • 访问的第三方 AI 网站（如 ChatGTP、Claude、AI 办公插件等）
      • 多云环境中运行的 AI 资源（模型端点、向量数据库、推理服务等，覆盖 Azure / AWS / GCP）
    • 输出统一的 AI 应用与服务清单（AI Asset Inventory），作为安全治理起点。
  • 风险评估与分类
    • 基于用途、数据敏感度、供应商合规性等维度，对每个 AI 应用打 风险标签（高/中/低）
    • 提供是否“适合企业使用”的评估建议。
  • 策略控制与执行
    • 安全团队可配置策略：
      • 禁止访问高风险 AI 服务
      • 限制特定部门使用某类 AI 工具
      • 强制“只读”或“禁止上传敏感数据”等会话级控制
    • 落地机制：通过 Defender for Cloud Apps 的 CASB 能力（访问控制、会话策略）实现阻断或限制。
 

小结：先看见影子 AI → 再评估风险 → 最后管控使用。

 
 

二、AI 安全态势管理（AI Security Posture Management, AI‑SPM）

核心载体：Defender for Cloud 中的 AI-SPM 模块，聚焦 AI 资产的配置安全与攻击面收敛。

 

✅ 具体能力：

  • 多云 AI 资产统一视图
    • 自动聚合 Azure、AWS、GCP 上的：
      • 模型服务（Azure OpenAI、Vertex AI、SageMaker 等）
      • 计算资源（K8s 集群、VM、容器）
      • 数据存储（Blob、向量库、训练集）
    • 生成 AI 环境拓扑图 与 AI 攻击面地图。
  • 持续安全 posture 评估
    • 自动检测：
      • 身份权限是否过度（如公开访问、共享密钥）
      • 网络暴露面是否过大（如公网端点、宽松安全组）
      • 敏感数据是否未加密或暴露
    • 输出 安全姿态评分（Posture Score） 与分维度风险概览。
  • AI 专属安全建议
    • 针对 AI 特性提供加固指引，例如：
      • 收紧模型端点调用权限
      • 为 AI 应用访问敏感数据启用细粒度授权
      • 统一开启多云 AI 日志与威胁检测。
  • 攻击路径分析（Attack Path Analytics）
    • 基于图推理构建 从薄弱点到核心 AI 资产的攻击链
    • 回答：“如果此处被攻破，攻击者能拿到什么？” → 指导优先修复。
 
 

三、AI 应用的运行时威胁防护

在 AI 应用“运行中”提供实时监控与响应能力。

 

✅ 具体能力：

  • AI 访问行为异常检测
    • 监控谁在调用模型端点、调用量、来源 IP 等
    • 识别：
      • 凭据泄露导致的非法调用
      • 滥用行为（如暴力枚举、批量数据导出）
  • 敏感数据流动保护
    • 集成 数据安全态势管理（DSPM） 能力：
      • 识别训练/推理中涉及的 PII、机密等敏感数据
      • 检测高风险行为：如将数据传给第三方模型、写入公开存储、跨区域未加密传输
    • 可配置策略：告警或自动阻断。
  • AI Agent 行为监控（新兴能力）
    • 监控 Agent 调用工具、访问内部系统、处理数据的链路
    • 识别异常行为（如通过中间工具间接访问受限系统）
    • 目前部分功能处于预览阶段。
  • 与 SOC / SIEM 深度集成
    • 所有 AI 相关告警统一进入 Microsoft Defender 安全中心 和 Sentinel SIEM
    • 支持通过 自动化响应剧本（Playbook）：
      • 自动封禁异常调用
      • 通知应用团队
      • 临时收紧权限
 
 

四、跨多云环境的 AI 组件安全

✅ 具体能力：

  • 统一纳管多云 AI 资产
    • 通过云连接器，跨 Azure / AWS / GCP 采集 AI 服务及相关资源
    • 计算 统一的安全 posture 与合规状态
  • 多云统一策略基线
    • 强制所有云上 AI 应用遵守：
      • 统一加密标准
      • 网络隔离要求
      • 身份认证规范
    • 支持 GDPR、ISO、NIST 等合规框架的跨云检查。
  • 跨云攻击面视图
    • 构建 端到端多云攻击路径（如从 AWS 薄弱点 → Azure 模型数据）
    • 提供跨云修复建议，打破云孤岛视角。
 
 

五、整体价值总结：它到底帮你实现什么？

 
能力维度
实现效果
看得见
发现所有显性 & 影子 AI，构建完整 AI 资产清单 + 多云攻击面地图
评得清
持续评估配置风险、权限问题、数据暴露、潜在攻击路径
控得住
通过策略限制/阻断高风险 AI 使用，设置数据与访问边界
防得下
实时检测异常行为，联动 SOC 自动响应 AI 安全事件
 

🔑 一句话概括

Microsoft Defender 的 AI 安全能力，核心是：帮你发现并管控所有显性与影子 AI 应用，统一评估并加固多云 AI 组件的安全姿态，并在运行期对 AI 访问、数据流和 Agent 行为进行持续威胁检测与响应。

 
 

✅ 关键产品支撑：

  • Defender for Cloud（主平台，含 AI‑SPM、多云防护、威胁检测）
  • Defender for Cloud Apps（CASB 能力，用于影子 AI 发现与访问控制）
  • Microsoft Sentinel（SIEM，用于告警聚合与自动化响应）
  • Microsoft Purview（可选集成，增强数据分类与敏感信息识别）
 
 
 
posted @ 2025-12-03 11:41  bonelee  阅读(10)  评论(0)    收藏  举报