AI Protection ti aiuta a gestire la security posture dei tuoi workload di AI nel tuo ambiente Google Cloud . Puoi utilizzarlo per ottenere visibilità sul tuo inventario di AI, rilevare le minacce e mitigare i rischi per i tuoi sistemi di AI.
AI Protection è disponibile con le attivazioni di Security Command Center a livello di organizzazione e di progetto. In base all'ambito di attivazione, la dashboard AI Security nella console Google Cloud mostra i dati aggregati di tutti i progetti e di tutte le risorse o i dati del progetto selezionato.
Funzionalità di AI Protection
AI Protection ti aiuta a gestire le minacce e i rischi per i componenti dei tuoi sistemi di AI. Il livello di servizio determina le funzionalità disponibili, che includono:
- Valuta l'inventario degli asset AI: comprendi i tuoi sistemi e asset AI.
- Identifica le vulnerabilità (livelli di servizio Premium ed Enterprise (ritirato)): identifica le vulnerabilità del software (CVE) e i secret in testo non crittografato nei workload degli agenti di cui è stato eseguito il deployment con Agent Runtime.
- Identifica i rischi (livelli di servizio Premium ed Enterprise (ritirato)): identifica i rischi e il loro impatto sull'ecosistema in base alla simulazione del percorso di attacco e alle regole predefinite del grafico di sicurezza, con agenti e server MCP come risorse di alto valore.
- Rileva gli agenti con privilegi eccessivi: rileva gli agenti di Agent Runtime a cui sono state concesse autorizzazioni eccessive.
- Gestisci la conformità: verifica in modo proattivo che gli asset AI nei tuoi deployment rispettino gli standard di sicurezza pertinenti. Il livello di servizio Standard include risultati di sicurezza di base con Security Essentials, mentre i livelli di servizio Premium ed Enterprise includono la conformità avanzata ai framework.
- Rileva e gestisci le minacce: rileva e rispondi alle potenziali minacce ai tuoi sistemi e asset di AI in modo tempestivo.
Casi d'uso di AI Protection
AI Protection aiuta le organizzazioni a migliorare la propria sicurezza identificando e mitigando le minacce e i rischi correlati ai sistemi di AI e ai dati sensibili. I seguenti casi d'uso sono esempi di come AI Protection può essere utilizzato in diverse organizzazioni:
Istituto di servizi finanziari: dati finanziari dei clienti
Un grande istituto di servizi finanziari utilizza modelli di AI che elaborano dati finanziari sensibili.
- Sfida: l'elaborazione di dati finanziari altamente sensibili con modelli di AI comporta diversi rischi, tra cui il rischio di violazioni dei dati, l'esfiltrazione dei dati durante l'addestramento o l'inferenza e le vulnerabilità nell'infrastruttura di AI sottostante.
- Caso d'uso: AI Protection monitora continuamente i workflow di AI per rilevare attività sospette, lavora per rilevare l'accesso non autorizzato ai dati e il comportamento anomalo dei modelli, esegue la classificazione dei dati sensibili e aiuta a migliorare la conformità a normative come PCI DSS e GDPR.
Fornitore di servizi sanitari: privacy e conformità dei pazienti
Un importante fornitore di servizi sanitari gestisce riepiloghi salute elettronici e utilizza l'AI per la diagnostica e la pianificazione dei trattamenti, gestendo dati sanitari protetti (PHI).
- Sfida: le PHI analizzate dai modelli di AI sono soggette a normative rigorose come l'HIPAA. I rischi includono l'esposizione accidentale di PHI tramite configurazioni errate o attacchi dannosi che prendono di mira i sistemi di AI per i dati dei pazienti.
- Caso d'uso: AI Protection identifica e segnala potenziali violazioni della normativa HIPAA, rileva l'accesso non autorizzato alle PHI da parte di modelli o utenti, segnala servizi di AI vulnerabili e potenzialmente configurati in modo errato e monitora la fuga di dati.
Azienda di produzione e robotica: proprietà intellettuale proprietaria
Un'azienda manifatturiera specializzata in robotica avanzata e automazione si affida molto all'AI per ottimizzare le linee di produzione e il controllo robotico, con proprietà intellettuale (IP) vitale incorporata nei suoi algoritmi AI e nei dati di produzione.
- Sfida: gli algoritmi di AI proprietari e i dati operativi sensibili sono vulnerabili al furto da parte di minacce interne o avversari esterni, il che potrebbe portare a uno svantaggio competitivo o a un'interruzione operativa.
- Caso d'uso: AI Protection monitora l'accesso non autorizzato ai modelli di AI e ai repository di codice, rileva i tentativi di esfiltrazione dei modelli addestrati e i pattern di accesso ai dati insoliti e segnala le vulnerabilità negli ambienti di sviluppo dell'AI per prevenire il furto di IP.
Servizi di rilevamento in AI Protection
La sezione seguente descrive le regole e i servizi di rilevamento che creano risultati quando attivi AI Protection. Sia il livello di servizio di Security Command Center sia l'ambito di attivazione (a livello di organizzazione o di progetto) determinano i servizi di rilevamento supportati da Security Command Center e i risultati creati. Security Command Center attiva automaticamente alcuni servizi di rilevamento, ma devi configurarne altri manualmente. Per saperne di più, consulta Configura AI Protection.
Servizio AI Discovery
Si tratta di un servizio integrato che utilizza i dati di Cloud Monitoring per rilevare i modelli di AI e determinare se Model Armor li protegge. Nel livello di servizio Standard, AI Discovery non supporta il rilevamento dei modelli Gemini.
Per informazioni sui risultati creati da questo servizio, consulta Risultati del servizio AI Discovery.
Framework di Compliance Manager
AI Protection utilizza i framework di Compliance Manager che Security Command Center implementa automaticamente in modalità di rilevamento.
Framework integrati di Compliance Manager
AI Protection include i seguenti framework. Quando abiliti AI Protection, Security Command Center abilita automaticamente questi framework nella tua organizzazione o nel tuo progetto.
Il framework Security Essentials è disponibile nei livelli di servizio Standard, Premium ed Enterprise.
Elementi essenziali dell'AI Google consigliati - Gemini Enterprise Agent Platform è disponibile nei livelli di servizio Premium ed Enterprise.
A seconda del livello di servizio, puoi configurare framework e controlli cloud aggiuntivi di Compliance Manager. Per saperne di più su Compliance Manager, consulta Compliance Manager.
Framework personalizzati di Compliance Manager
Puoi creare framework personalizzati creando copie dei framework integrati disponibili nel tuo livello di servizio.
- Personalizzazione: puoi aggiungere o rimuovere i controlli cloud nei tuoi framework personalizzati in modo che corrispondano alle tue policy di sicurezza.
- Applicazione mirata: puoi applicare framework personalizzati a organizzazioni, cartelle o progetti specifici. Ad esempio, puoi applicare controlli giurisdizionali specifici a cartelle specifiche per garantire che i dati rimangano all'interno di una determinata regione geografica.
- Limitazione: non puoi assegnare framework di AI Protection alle applicazioni.
Regole di Event Threat Detection per gli asset di Gemini Enterprise Agent Platform
Event Threat Detection rileva diverse potenziali minacce che coinvolgono gli asset di Gemini Enterprise Agent Platform, come attività anomale dei account di servizio, modifiche alle autorizzazioni sensibili e abuso dell'identità degli agenti.
Le categorie di risultati che si applicano agli asset AI includono:
-
Credential Access: AI Agent Anomalous Access to Metadata Service -
Defense Evasion: Folder Level TokenCreator Role Granted to AI Agent -
Defense Evasion: Organization Level TokenCreator Role Granted to AI Agent -
Defense Evasion: Project Level TokenCreator Role Granted to AI Agent -
Discovery: AI Agent Service Account Self-Investigation -
Discovery: AI Agent Unauthorized Service Account API Call -
Discovery: Evidence of Port Scanning from AI Agent -
Exfiltration: AI Agent Initiated BigQuery Data Exfiltration to External Table -
Exfiltration: AI Agent Initiated BigQuery Data Extraction -
Exfiltration: AI Agent Initiated BigQuery VPC Perimeter Violation -
Exfiltration: AI Agent Initiated CloudSQL Exfiltration to External Bucket -
Exfiltration: AI Agent Initiated CloudSQL Exfiltration to Public Bucket -
Impact: Gemini Discovery Engine API Document Import by External User -
Impact: Gemini Discovery Engine API Document Import from External Resource -
Impact: Gemini Discovery Engine API Document Import VPC Perimeter Violation -
Initial Access: AI Agent Identity Excessive Permission Denied Actions -
Initial Access: Dormant Service Account Activity in AI Service -
Persistence: External Access Granted to Gemini Discovery Engine API Apps -
Persistence: New AI API Method -
Persistence: New Geography for AI Service -
Persistence: Sensitive AI Permission Added to Custom Role -
Persistence: Sensitive Role Granted by AI Agent -
Persistence: Sensitive Role Granted to External AI Agent -
Privilege Escalation: AI Agent Cross-Project Access Token Generation -
Privilege Escalation: AI Agent Cross-Project OpenID Token Generation -
Privilege Escalation: AI Agent Token Generation Using Implicit Delegation -
Privilege Escalation: AI Agent Token Generation Using signJwt -
Privilege Escalation: Anomalous Impersonation of Service Account for AI Admin Activity -
Privilege Escalation: Anomalous Multistep Service Account Delegation for AI Admin Activity -
Privilege Escalation: Anomalous Multistep Service Account Delegation for AI Data Access -
Privilege Escalation: Anomalous Service Account Impersonator for AI Admin Activity -
Privilege Escalation: Anomalous Service Account Impersonator for AI Data Access
Per un elenco completo dei risultati di Event Threat Detection che si applicano agli asset AI, consulta Panoramica di Event Threat Detection.
Agent Platform Threat Detection per Agent Runtime
Agent Platform Threat Detection (anteprima) fornisce il rilevamento delle minacce in runtime per gli agenti di cui è stato eseguito il deployment in Agent Runtime. Monitora gli agenti in esecuzione per rilevare potenziali attacchi e genera risultati in Security Command Center.
Agent Platform Threat Detection genera risultati per Agent Runtime, incluse le seguenti categorie:
-
Command and Control: Steganography Tool Detected -
Credential Access: Find Google Cloud Credentials -
Credential Access: GPG Key Reconnaissance -
Credential Access: Search Private Keys or Passwords -
Defense Evasion: Base64 ELF File Command Line -
Defense Evasion: Base64 Encoded Python Script Executed -
Defense Evasion: Base64 Encoded Shell Script Executed -
Defense Evasion: Launch Code Compiler Tool In Container -
Execution: Added Malicious Binary Executed -
Execution: Added Malicious Library Loaded -
Execution: Added Malicious Skill Executed -
Execution: Added Malicious Skill Loaded -
Execution: Built in Malicious Binary Executed -
Execution: Container Escape -
Execution: Fileless Execution in /memfd: -
Execution: Kubernetes Attack Tool Execution -
Execution: Local Reconnaissance Tool Execution -
Execution: Malicious Python Executed -
Execution: Modified Malicious Binary Executed -
Execution: Modified Malicious Library Loaded -
Execution: Modified Malicious Skill Executed -
Execution: Modified Malicious Skill Loaded -
Execution: Netcat Remote Code Execution in Container -
Execution: Possible Arbitrary Command Execution through CUPS (CVE-2024-47177) -
Execution: Possible Remote Command Execution Detected -
Execution: Program Run with Disallowed HTTP Proxy Env -
Execution: Socat Reverse Shell Detected -
Execution: Suspicious OpenSSL Shared Object Loaded -
Exfiltration: Launch Remote File Copy Tools in Container -
Impact: Detect Malicious Cmdlines -
Impact: Remove Bulk Data from Disk -
Impact: Suspicious crypto mining activity using the Stratum Protocol -
Malicious Script Executed -
Malicious URL Observed -
Privilege Escalation: Attempt to Abuse Sudo For Privilege Escalation (CVE-2019-14287) -
Privilege Escalation: Polkit Local Privilege Escalation Vulnerability (CVE-2021-4034) -
Privilege Escalation: Sudo Potential Privilege Escalation (CVE-2021-3156) -
Reverse Shell -
Unexpected Child Shell
Scopri di più su Agent Platform Threat Detection.
Valutazione di vulnerabilità per Agent Platform
Agent Platform Vulnerability Assessment (anteprima) identifica le vulnerabilità e i secret in testo non crittografato, come credenziali, chiavi, token di accesso o certificati, nelle immagini container di Gemini Enterprise Agent Platform.
Per saperne di più, consulta Agent Platform Vulnerability Assessment in "Servizi di rilevamento".
Notebook Security Scanner
Notebook Security Scanner (anteprima) scansiona i notebook Colab Enterprise per rilevare le vulnerabilità nei pacchetti Python.
Per informazioni, consulta Notebook Security Scanner in "Servizi di rilevamento".
Sensitive Data Protection
Il servizio di rilevamento di Sensitive Data Protection è un servizio completamente gestito Google Cloud che ti aiuta a scoprire, classificare e proteggere i tuoi dati sensibili. Puoi utilizzare Sensitive Data Protection per determinare se stai archiviando informazioni sensibili o che consentono l'identificazione personale (PII).
Per saperne di più, consulta Risultati di Sensitive Data Protection in "Servizi di rilevamento".
Model Armor
Dopo aver attivato Model Armor e averlo configurato per l'integrazione con uno o più componenti correlati all'AI, puoi esaminare i risultati di Model Armor in Security Command Center.
Nel livello di servizio Security Command Center Standard, AI Protection non supporta i modelli Gemini.
Per configurare Model Armor, consulta Crea e gestisci i template.
Risk Engine
Il motore di rischio è una funzionalità di Security Command Center che valuta l'esposizione al rischio dei tuoi deployment cloud, assegna punteggi di esposizione agli attacchi ai risultati delle vulnerabilità e alle tue risorse di alto valore e traccia i percorsi che un potenziale utente malintenzionato potrebbe seguire per raggiungere le tue risorse di alto valore.
Per saperne di più, consulta Risk Engine in "Servizi di rilevamento".
Risorse supportate in AI Protection
AI Protection rileva gli asset utilizzando i seguenti meccanismi:
- Asset AI dichiarativi: asset monitorati dagli strumenti di gestione del ciclo di vita dell'AI (come Gemini Enterprise Agent Platform).
- Asset AI dedotti: asset per uso generico (come asset di computing e archiviazione) che elaborano dati o workload AI.
- Model-as-a-Service (solo API): asset che effettuano chiamate programmatiche a modelli di AI proprietari o di terze parti.
Questa sezione definisce l'inventario e gli asset AI supportati che AI Protection può contribuire a proteggere.
- App Gemini Enterprise e Agent Search: si tratta di sistemi di AI in grado di percepire il proprio ambiente, prendere decisioni e intraprendere azioni per raggiungere obiettivi specifici.
- Endpoint: i workload delle applicazioni di AI spaziano dagli strumenti interni volti a migliorare la produttività dei dipendenti alle soluzioni rivolte ai consumatori progettate per migliorare l'esperienza utente e promuovere l'attività. Alcuni esempi sono gli agenti AI, gli assistenti virtuali, i chatbot AI conversazionali e i suggerimenti personalizzati. AI Protection li identifica come endpoint di Agent Platform nella scheda Risorse AI della pagina Asset.
- Origini dati: le origini dati supportate includono tabelle BigQuery, Cloud Storage, set di dati Agent Platform e datastore Gemini Enterprise.
- Modelli: AI Protection identifica i modelli di AI come modelli di AI di base, modelli di AI ottimizzati, modelli di AI proprietari standard e modelli di AI personalizzati.
Alcuni esempi sono:
- Gemini (disponibile nei livelli di servizio Premium ed Enterprise (deprecato))
- Llama
- modelli di traduzione
- Modelli personalizzati per attività specifiche
- Asset AI: gli asset AI contribuiscono alle pipeline delle operazioni di machine learning e vengono utilizzati dai workload AI. I tipi di asset AI includono:
- Server Model Context Protocol (MCP): AI Protection identifica i server MCP catalogati in Agent Registry. Per utilizzare questa funzionalità, devi configurare l'API App Hub in ogni progetto che ospita un server MCP.
Impatto delle modifiche al livello di servizio
Se esegui il downgrade del livello di servizio da Premium o Enterprise a Standard, il downgrade influisce sulle funzionalità di AI Protection come segue:
- Servizi di rilevamento: Security Command Center disattiva i servizi di rilevamento e i framework di Compliance Manager non supportati dal livello Standard. Per saperne di più, consulta Gestisci i livelli di servizio gestito in Compliance Manager.
- Funzionalità di indagine: perdi l'accesso alle funzionalità di indagine avanzate, come le simulazioni dei percorsi di attacco per gli asset AI, la valutazione delle vulnerabilità degli agenti e il rilevamento degli agenti con privilegi eccessivi.
- I risultati diventano inattivi: i risultati creati dai framework di Compliance Manager non supportati nel livello Standard diventano inattivi. Per saperne di più, consulta Gestisci i livelli di servizio gestito in Compliance Manager.
Se esegui nuovamente l'upgrade al livello Premium o Enterprise, Security Command Center ripristina le funzionalità avanzate, ma non recupera automaticamente i deployment dei framework rimossi durante il downgrade. Devi rifare il deployment dei framework manualmente.