Machine Learning Service の Azure セキュリティ ベースライン

  • [アーティクル]

このセキュリティ ベースラインは、 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク バージョン 1.0 のガイダンスを Machine Learning Service に適用します。 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークでは、Azure 上のクラウド ソリューションをセキュリティで保護する方法に関する推奨事項が提供されます。 コンテンツは、Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークと Machine Learning Service に適用される関連ガイダンスによって定義されたセキュリティコントロールによってグループ化されます。

このセキュリティ ベースラインとその推奨事項は、Microsoft Defender for Cloud を使用して監視できます。 Azure Policy定義は、[クラウド ポータルのMicrosoft Defender] ページの [規制コンプライアンス] セクションに一覧表示されます。

機能に関連するAzure Policy定義がある場合は、Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークの制御と推奨事項への準拠を測定するのに役立つ、このベースラインに一覧表示されます。 一部の推奨事項では、特定のセキュリティ シナリオを有効にするために有料Microsoft Defenderプランが必要になる場合があります。

注意

Machine Learning Service に適用されない機能は除外されています。 Machine Learning Service が Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマークに完全にマップされる方法については、 完全な Machine Learning Service セキュリティ ベースライン マッピング ファイルを参照してください。

セキュリティ プロファイル

セキュリティ プロファイルは、Machine Learning Service の影響の大きい動作をまとめたものです。これにより、セキュリティに関する考慮事項が高まる可能性があります。

サービス動作属性 値
製品カテゴリ AI + ML
お客様は HOST/OS にアクセスできます フル アクセス
サービスは顧客の仮想ネットワークにデプロイできます True
顧客のコンテンツを保存する False

ネットワークのセキュリティ

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: ネットワーク セキュリティ」を参照してください。

NS-1: ネットワーク セグメント化の境界を確立する

機能

Virtual Network 統合

説明: サービスは、顧客のプライベート Virtual Network (VNet) へのデプロイをサポートします。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False 共有

構成ガイダンス: マネージド ネットワーク分離を使用して、自動ネットワーク分離エクスペリエンスを提供します。

注: Azure Machine Learning リソースには仮想ネットワークを使用することもできますが、いくつかのコンピューティングの種類はサポートされていません。

リファレンス: 仮想ネットワーク (VNet) を使用して Azure Machine Learning ワークスペース リソースをセキュリティで保護する

ネットワーク セキュリティ グループのサポート

説明: サービス ネットワーク トラフィックは、サブネット上のネットワーク セキュリティ グループルールの割り当てを尊重します。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False 共有

構成ガイダンス: マネージド ネットワーク分離を使用して、NSG を使用した受信構成と送信構成を含む自動ネットワーク分離エクスペリエンスを提供します。

注: ネットワーク セキュリティ グループ (NSG) を使用して、ポート、プロトコル、送信元 IP アドレス、または宛先 IP アドレスによってトラフィックを制限または監視します。 NSG 規則を作成して、サービスのオープン ポートを制限します (信頼されていないネットワークから管理ポートにアクセスできないようにするなど)。 既定では、NSG はすべての受信トラフィックを拒否しますが、仮想ネットワークと Azure Load Balancer からのトラフィックを許可することに注意してください。

リファレンス: ネットワーク分離の計画

NS-2: ネットワーク制御を使用してクラウド サービスをセキュリティで保護する

機能

説明: ネットワーク トラフィックをフィルター処理するためのサービス ネイティブ IP フィルタリング機能 (NSG やAzure Firewallと混同しないように)。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: Private Link機能をサポートするすべての Azure リソースのプライベート エンドポイントをデプロイして、リソースのプライベート アクセス ポイントを確立します。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースのプライベート エンドポイントを構成する

パブリック ネットワーク アクセスの無効化

説明: サービスでは、サービス レベルの IP ACL フィルター規則 (NSG またはAzure Firewallではなく) または [パブリック ネットワーク アクセスの無効化] トグル スイッチを使用して、パブリック ネットワーク アクセスを無効にできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: サービス レベルの IP ACL フィルタリング規則またはパブリック ネットワーク アクセス用の切り替えスイッチを使用して、パブリック ネットワーク アクセスを無効にします。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースのプライベート エンドポイントを構成する

Microsoft Defender for Cloud による監視

Azure Policy の組み込み定義 - Microsoft.MachineLearningServices:

名前
(Azure portal)		 説明 効果 Version
(GitHub)
Azure Machine Learning コンピューティングは仮想ネットワーク内に存在する必要がある Azure Virtual Network は、Azure Machine Learning コンピューティングのクラスターおよびインスタンスに強化されたセキュリティと分離を提供することに加えて、サブネットやアクセス制御ポリシーなどのアクセスを詳細に制限するための機能も提供しています。 コンピューティングが仮想ネットワークで構成されていると、パブリックなアドレス指定ができなくなり、仮想ネットワーク内の仮想マシンとアプリケーションからのみアクセスできるようになります。 Audit、Disabled 1.0.1

ID 管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: ID 管理」を参照してください。

IM-1: 一元的な ID および認証システムを使用する

機能

データ プレーン アクセスに必要な Azure AD Authentication

説明: サービスでは、データ プレーン アクセスに Azure AD 認証を使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True True Microsoft

構成ガイダンス: 既定のデプロイでこれが有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: Azure Machine Learning のリソースとワークフローの認証を設定する

データ プレーン アクセスのローカル認証方法

説明: ローカルユーザー名やパスワードなど、データ プレーンアクセスでサポートされるローカル認証方法。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

IM-3: アプリケーション ID を安全かつ自動的に管理する

機能

マネージド ID

説明: データ プレーン アクションでは、マネージド ID を使用した認証がサポートされます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: 可能な場合は、サービス プリンシパルの代わりに Azure マネージド ID を使用します。これにより、Azure Active Directory (Azure AD) 認証をサポートする Azure サービスとリソースに対して認証できます。 マネージド ID の資格情報は、プラットフォームによって完全に管理、ローテーション、保護されており、ソース コードまたは構成ファイル内でハードコーディングされた資格情報を使用せずに済みます。

リファレンス: Azure Machine Learning と他のサービス間の認証を設定する

サービス プリンシパル

説明: データ プレーンでは、サービス プリンシパルを使用した認証がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: この機能の構成に関する現在の Microsoft ガイダンスはありません。 organizationがこのセキュリティ機能を構成するかどうかを確認して確認してください。

リファレンス: Azure Machine Learning と他のサービス間の認証を設定する

IM-7: 条件に基づいてリソースへのアクセスを制限する

機能

データ プレーンへの条件付きアクセス

説明: データ プレーンアクセスは、Azure AD 条件付きアクセス ポリシーを使用して制御できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: ワークロード内の Azure Active Directory (Azure AD) 条件付きアクセスに適用できる条件と条件を定義します。 特定の場所からのアクセスのブロックや許可、危険なサインイン動作のブロック、特定のアプリケーションに対するorganizationマネージド デバイスの要求など、一般的なユース ケースを検討してください。

リファレンス: 条件付きアクセスを使用する

IM-8: 資格情報とシークレットの公開を制限する

機能

Azure Key Vault での、サービス資格情報とシークレットの統合とストレージのサポート

説明: データ プレーンでは、資格情報とシークレット ストアに対する Azure Key Vaultのネイティブな使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: シークレットと資格情報は、コードファイルや構成ファイルに埋め込むのではなく、Azure Key Vaultなどのセキュリティで保護された場所に格納されていることを確認します。

リファレンス: Azure Machine Learning ジョブで認証資格情報シークレットを使用する

特権アクセス

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 特権アクセス」を参照してください。

PA-1: 高い特権を持つ/管理者ユーザーを分離して制限する

機能

ローカル 管理 アカウント

説明: サービスには、ローカル管理アカウントの概念があります。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

PA-7: Just Enough Administration (最小限の特権の原則) に従う

機能

Azure RBAC for Data Plane

説明: Azure Role-Based Access Control (Azure RBAC) を使用して、サービスのデータ プレーン アクションへのアクセスを管理できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: 組み込みのロールの割り当てを使用して Azure リソース アクセスを管理するには、Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を使用します。 Azure RBAC ロールは、ユーザー、グループ、サービス プリンシパル、マネージド ID に割り当てることができます。

リファレンス: Azure Machine Learning ワークスペースへのアクセスを管理する

PA-8: クラウド プロバイダー サポートのアクセス プロセスを決定する

機能

カスタマー ロックボックス

説明: カスタマー ロックボックスは、Microsoft サポート へのアクセスに使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

データの保護

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: データ保護」を参照してください。

DP-1:機密データを検出、分類、ラベル付けする

機能

機密データの検出と分類

説明: ツール (Azure Purview や Azure Information Protection など) は、サービスでのデータの検出と分類に使用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: Azure Purview、Azure Information Protection、Azure SQL データの検出と分類などのツールを使用して、Azure、オンプレミス、Microsoft 365、またはその他の場所にある機密データを一元的にスキャン、分類、ラベル付けします。

リファレンス: Microsoft Purview で Azure Machine Learning に接続して管理する

DP-2: 機密データをターゲットにした異常と脅威を監視する

機能

データ漏えい/損失防止

説明: サービスでは、機密データの移動 (顧客のコンテンツ内) を監視するための DLP ソリューションがサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: データ損失防止 (DLP) のコンプライアンスに必要な場合は、データ流出保護構成を使用できます。 マネージド ネットワークの分離では、データ流出保護もサポートされます。

リファレンス: Azure Machine Learning データ流出防止

DP-3: 転送中の機密データの暗号化

機能

転送中データの暗号化

説明: サービスでは、データ プレーンの転送中のデータ暗号化がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True True Microsoft

機能ノート: Azure Machine Learning では TLS を使用して、さまざまな Azure Machine Learning マイクロサービス間の内部通信をセキュリティで保護します。 すべての Azure Storage アクセスも、セキュリティで保護されたチャネル経由で行われます。

Azure Machine Learning を使用して作成された Kubernetes オンライン エンドポイントをセキュリティで保護する方法については、「TLS/SSL を使用してセキュリティで保護されたオンライン エンドポイントを構成する」を参照してください。

構成ガイダンス: 既定のデプロイでこれが有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: 転送中の暗号化

DP-4: 保存データ暗号化を既定で有効にする

機能

プラットフォーム キーを使用した保存データの暗号化

説明: プラットフォーム キーを使用した保存データの暗号化がサポートされています。保存中の顧客コンテンツは、これらの Microsoft マネージド キーで暗号化されます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True True Microsoft

構成ガイダンス: 既定のデプロイでこれが有効になっているので、追加の構成は必要ありません。

リファレンス: Azure Machine Learning を使用したデータ暗号化

DP-5: 必要に応じて保存データ暗号化でカスタマー マネージド キー オプションを使用する

機能

CMK を使用した保存データの暗号化

説明: カスタマー マネージド キーを使用した保存データの暗号化は、サービスによって格納される顧客コンテンツでサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: 規制コンプライアンスに必要な場合は、カスタマー マネージド キーを使用した暗号化が必要なユース ケースとサービス スコープを定義します。 それらのサービスでカスタマー マネージド キーを使って、保存データ暗号化を有効にして実装します。

リファレンス: Azure Machine Learning のカスタマー マネージド キー

Microsoft Defender for Cloud による監視

Azure Policy の組み込み定義 - Microsoft.MachineLearningServices:

名前
(Azure portal)		 説明 効果 Version
(GitHub)
Azure Machine Learning ワークスペースは、カスタマー マネージド キーを使用して暗号化する必要がある カスタマー マネージド キーを使用して、Azure Machine Learning ワークスペース データの保存時の暗号化を管理します。 既定では、顧客データはサービス マネージド キーを使用して暗号化されますが、規制コンプライアンス標準を満たすには、一般にカスタマー マネージド キーが必要です。 カスタマー マネージド キーを使用すると、自分が作成して所有する Azure Key Vault キーを使用してデータを暗号化できます。 ローテーションや管理など、キーのライフサイクルを完全に制御し、責任を負うことになります。 詳細については、https://aka.ms/azureml-workspaces-cmk をご覧ください。 Audit、Deny、Disabled 1.0.3

DP-6: セキュア キー管理プロセスの使用

機能

Azure Key Vault でのキー管理

説明: このサービスでは、カスタマー キー、シークレット、または証明書に対する Azure Key Vault統合がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: Azure Key Vaultを使用して、キーの生成、配布、ストレージなど、暗号化キーのライフ サイクルを作成および制御します。 定義されたスケジュールに基づいて、またはキーの廃止や侵害が発生した場合に、Azure Key Vault とサービスのキーをローテーションして取り消します。 ワークロード、サービス、またはアプリケーション レベルでカスタマー マネージド キー (CMK) を使用する必要がある場合は、キー管理のベスト プラクティスに従ってください。キー階層を使用して、キー コンテナーにキー暗号化キー (KEK) を使用して別のデータ暗号化キー (DEK) を生成します。 キーが Azure Key Vaultに登録され、サービスまたはアプリケーションのキー ID を介して参照されていることを確認します。 独自のキー (BYOK) をサービスに持ち込む必要がある場合 (オンプレミスの HSM から Azure Key Vaultに HSM で保護されたキーをインポートする場合など)、初期キーの生成とキー転送を実行するための推奨ガイドラインに従ってください。

リファレンス: Azure Machine Learning のカスタマー マネージド キー

DP-7: セキュリティで保護された証明書管理プロセスを使用する

機能

Azure Key Vault での証明書管理

説明: このサービスでは、顧客証明書に対する Azure Key Vault統合がサポートされます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

アセット管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 資産管理」を参照してください。

AM-2: 承認済みのサービスのみを使用する

機能

Azure Policy のサポート

説明: サービス構成は、Azure Policy経由で監視および適用できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: Microsoft Defender for Cloud を使用して、Azure リソースの構成を監査および適用するAzure Policyを構成します。 Azure Monitor を使用し、リソースで構成の逸脱が検出されたときにアラートを作成します。 [deny] と [deploy if not exists] 効果Azure Policy使用して、Azure リソース全体でセキュリティで保護された構成を適用します。

リファレンス: Azure Machine Learning の組み込みポリシー定義をAzure Policyする

AM-5: 承認されたアプリケーションのみを仮想マシンで使用する

機能

クラウドのMicrosoft Defender - 適応型アプリケーション制御

説明: サービスは、Microsoft Defender for Cloud のアダプティブ アプリケーション制御を使用して、仮想マシン上で実行される顧客アプリケーションを制限できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

ログと脅威検出

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: ログ記録と脅威検出」を参照してください。

LT-1: 脅威検出機能を有効にする

機能

サービス/製品のオファリングのための Microsoft Defender

説明: サービスには、セキュリティの問題を監視およびアラートするためのオファリング固有のMicrosoft Defender ソリューションがあります。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

機能に関するメモ: Azure Machine Learning 用に独自のカスタム コンテナーまたはクラスターを使用する場合は、Microsoft Defender for Cloud を使用してAzure Container Registry リソースとAzure Kubernetes Serviceリソースのスキャンを有効にする必要があります。 ただし、Microsoft Defender for Cloud は、Azure Machine Learning マネージド コンピューティング インスタンスまたはコンピューティング クラスターでは使用できません。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

LT-4: セキュリティ調査のためのログを有効にする

機能

Azure リソース ログ

説明: サービスは、サービス固有のメトリックとログ記録を強化できるリソース ログを生成します。 お客様はこれらのリソース ログを構成し、ストレージ アカウントやログ分析ワークスペースなどの独自のデータ シンクに送信できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: サービスのリソース ログを有効にします。 たとえば、Key Vaultでは、キー コンテナーからシークレットを取得するアクションや、データベースへの要求を追跡するリソース ログがAzure SQLされるアクションに対して、追加のリソース ログがサポートされます。 リソース ログの内容は、Azure サービスとリソースの種類によって異なります。

リファレンス: Azure Machine Learning を監視する

体制と脆弱性の管理

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: 態勢と脆弱性管理」を参照してください。

PV-3: コンピューティング リソースのセキュリティで保護された構成を定義して確立する

機能

Azure Automation State Configuration

説明: Azure Automation State Configurationを使用して、オペレーティング システムのセキュリティ構成を維持できます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

ゲスト構成エージェントのAzure Policy

説明: ゲスト構成エージェントAzure Policy、コンピューティング リソースの拡張機能としてインストールまたはデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: クラウド用Microsoft Defenderとゲスト構成エージェントAzure Policy使用して、VM、コンテナーなどの Azure コンピューティング リソースの構成偏差を定期的に評価して修復します。

カスタム VM イメージ

説明: サービスでは、特定のベースライン構成が事前に適用された、ユーザー指定の VM イメージまたはマーケットプレースからの事前構築済みイメージの使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

カスタム コンテナー イメージ

説明: サービスでは、特定のベースライン構成が事前に適用された、ユーザー指定のコンテナー イメージまたはマーケットプレースからの事前構築済みイメージの使用がサポートされています。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: Microsoft などの信頼できるサプライヤーから事前に構成された強化されたイメージを使用するか、目的のセキュリティで保護された構成基準をコンテナー イメージ テンプレートに構築します

リファレンス: カスタム Docker イメージを使用してモデルをトレーニングする

PV-5: 脆弱性評価を実行する

機能

Microsoft Defenderを使用した脆弱性評価

説明: サービスは、クラウドまたは他のMicrosoft Defender サービスの埋め込み脆弱性評価機能 (サーバー、コンテナー レジストリ、App Service、SQL、DNS のMicrosoft Defenderを含む) のMicrosoft Defenderを使用して脆弱性スキャンをスキャンできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

機能メモ: Defender for Server エージェントのインストールは現在サポートされていませんが、Trivy は OS および Python パッケージ レベルの脆弱性を検出するためにコンピューティング インスタンスにインストールされている可能性があります。

詳細については、「Azure Machine Learning の脆弱性管理」を参照してください

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

PV-6: 脆弱性を迅速かつ自動的に修復する

機能

Azure Automation の Update Management

説明: サービスでは、Azure Automation Update Management を使用して、パッチと更新プログラムを自動的にデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

機能ノート: コンピューティング クラスターは、最新の VM イメージに自動的にアップグレードされます。 クラスターが最小ノード = 0 で構成されている場合は、すべてのジョブが完了し、クラスターのノード数が 0 になったときに、ノードが最新の VM イメージ バージョンに自動的にアップグレードされます。

コンピューティング インスタンスは、プロビジョニング時に最新の VM イメージを取得します。 Microsoft は、毎月新しい VM イメージをリリースします。 コンピューティング インスタンスがデプロイされると、アクティブに更新されることはありません。 最新のソフトウェア更新プログラムとセキュリティ パッチを維持するために、次の手順を実行します。

  1. コンピューティング インスタンスを再作成して最新の OS イメージを取得する (推奨)

  2. または、OS と Python パッケージを定期的に更新します。

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

エンドポイントのセキュリティ

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: エンドポイント セキュリティ」を参照してください。

ES-1:エンドポイントでの検出と対応 (EDR) を使用する

機能

EDR ソリューション

説明: Azure Defender for servers などのエンドポイント検出と応答 (EDR) 機能をエンドポイントにデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

ES-2: 最新のマルウェア対策ソフトウェアを使用する

機能

マルウェア対策ソリューション

説明: Microsoft Defender ウイルス対策、Microsoft Defender for Endpointなどのマルウェア対策機能をエンドポイントにデプロイできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: ClamAV を使用してマルウェアを検出し、コンピューティング インスタンスにプレインストールできます。

リファレンス: コンピューティング ホストでの脆弱性の管理

ES-3:マルウェア対策ソフトウェアと署名が確実に更新されるようにする

機能

マルウェア対策ソリューションの正常性の監視

説明: マルウェア対策ソリューションは、プラットフォーム、エンジン、および自動署名更新プログラムの正常性状態の監視を提供します。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
True False Customer

構成ガイダンス: ClamAV を使用してマルウェアを検出し、コンピューティング インスタンスにプレインストールします。

バックアップと回復

詳細については、「 Microsoft クラウド セキュリティ ベンチマーク: バックアップと回復」を参照してください。

BR-1:定期的な自動バックアップを保証する

機能

Azure Backup

説明: サービスは、Azure Backup サービスによってバックアップできます。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

サービス ネイティブ バックアップ機能

説明: サービスでは、独自のネイティブ バックアップ機能がサポートされます (Azure Backupを使用していない場合)。 詳細については、こちらを参照してください。

サポートされています 既定で有効 構成の責任
False 適用しない 適用しない

構成ガイダンス: この機能は、このサービスをセキュリティで保護するためにサポートされていません。

次の手順