Auf dieser Seite werden die präventiven und detektivischen Richtlinien beschrieben, die in Version 1.0.0 des vordefinierten Sicherheitsstatus für sichere KI, „Essentials“ enthalten sind. Dieser Status umfasst zwei Richtliniensätze:
Eine Richtliniengruppe mit Organisationsrichtlinien, die für Vertex AI-Arbeitslasten gelten.
Eine Richtliniengruppe, die benutzerdefinierte Security Health Analytics-Detektoren enthält, die für Vertex AI-Arbeitslasten gelten.
Mit diesem Sicherheitsstatus können Sie einen Sicherheitsstatus konfigurieren, der zum Schutz von Gemini- und Vertex AI-Ressourcen beiträgt. Sie können diesen vordefinierten Sicherheitsstatus bereitstellen, ohne Änderungen vorzunehmen.
Richtlinie | Beschreibung | Compliancestandards |
---|---|---|
ainotebooks.disableFileDownloads |
Diese Einschränkung verhindert das Erstellen von Vertex AI Workbench-Instanzen mit aktivierter Option zum Dateidownload. Standardmäßig kann die Option zum Dateidownload auf jeder Vertex AI Workbench-Instanz aktiviert werden. Der Wert ist |
NIST SP 800-53-Steuerung: AC-3(1) |
ainotebooks.disableRootAccess |
Diese Einschränkung verhindert, dass neu erstellte nutzerverwaltete Notebooks und Instanzen von Vertex AI Workbench den Root-Zugriff aktivieren. Standardmäßig kann der Root-Zugriff für vom Nutzer verwaltete Notebooks und Instanzen von Vertex AI Workbench aktiviert sein. Der Wert ist |
NIST SP 800-53-Steuerung: AC-3 und AC-6(2) |
ainotebooks.disableTerminal |
Diese Einschränkung verhindert das Erstellen von Vertex AI Workbench-Instanzen mit aktiviertem Terminal. Standardmäßig kann das Terminal auf Vertex AI Workbench-Instanzen aktiviert werden. Der Wert ist |
NIST SP 800-53-Steuerung: AC-3, AC-6 und CM-2 |
ainotebooks.requireAutoUpgradeSchedule |
Diese Einschränkung erfordert, dass für neu erstellte nutzerverwaltete Notebooks und Instanzen von Vertex AI Workbench ein automatischer Upgradezeitplan festgelegt ist. Der Wert ist |
NIST SP 800-53-Steuerung: AU-9, CM-2 und CM-6 |
ainotebooks.restrictPublicIp |
Diese Einschränkung beschränkt den öffentlichen IP-Zugriff auf neu erstellte Vertex AI Workbench-Notebooks und -Instanzen. Standardmäßig können öffentliche IP-Adressen auf Vertex AI Workbench-Notebooks und -Instanzen zugreifen. Der Wert ist |
NIST SP 800-53-Steuerung: AC-3, AC-4 und SC-7 |
Security Health Analytics – Detektoren
In der folgenden Tabelle werden die benutzerdefinierten Module für Security Health Analytics beschrieben, die im vordefinierten Sicherheitsstatus enthalten sind.
Detektorname | Anwendbare Ressource | Beschreibung | Compliancestandards |
---|---|---|---|
vertexAIDataSetCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/Dataset |
Dieser Detektor prüft, ob ein Dataset mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) verschlüsselt ist. Prüfen Sie zum Beheben dieses Ergebnisses, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen des Datasets angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAIModelCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/Model |
Dieser Detektor prüft, ob ein Modell nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Prüfen Sie zum Beheben dieses Ergebnisses, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen Ihres Modells angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAIEndpointCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/Endpoint |
Dieser Detektor prüft, ob ein Endpunkt nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Prüfen Sie zum Beheben dieses Ergebnisses, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen des Endpunkts angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAITrainingPipelineCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/TrainingPipeline |
Dieser Detektor prüft, ob eine Trainingspipeline nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Prüfen Sie zum Beheben dieses Ergebnisses, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen der Trainingspipeline angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAIDataLabelingJobCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/DataLabelingJob |
Dieser Detektor prüft, ob ein Datenlabel nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Prüfen Sie zum Beheben dieses Ergebnisses, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen Ihres Datenlabels angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAICustomJobCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/CustomJob |
Dieser Detektor prüft, ob ein Job, der eine benutzerdefinierte Arbeitslast ausführt, nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Um dieses Ergebnis zu beheben, prüfen Sie, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen des benutzerdefinierten Jobs angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
vertexAIDataLabelingJobHyperparameterTuningJobCMEKDisabled | aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob |
Dieser Detektor prüft, ob ein Hyperparameter-Abstimmungsjob nicht mit einem CMEK verschlüsselt ist. Um dieses Ergebnis zu lösen, prüfen Sie, ob Sie den Schlüssel und den Schlüsselbund erstellt, Berechtigungen eingerichtet und den Schlüssel beim Erstellen Ihres Hyperparameter-Abstimmungsjobs angegeben haben. Eine Anleitung finden Sie unter CMEK für Ihre Ressourcen konfigurieren. |
NIST SP 800-53-Steuerung: SC12 und SC13 |
YAML-Definition
Im Folgenden finden Sie die YAML-Definition für den vordefinierten Sicherheitsstatus für sichere KI.
name: organizations/123/locations/global/postureTemplates/secure_ai_essential
description: Posture Template to make your AI workload secure.
revision_id: v.1.0
state: ACTIVE
policy_sets:
- policy_set_id: Secure AI preventative policy set
description: 5 org policies that new customers can automatically enable.
policies:
- policy_id: Disable file downloads on new Vertex AI Workbench instances
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-3(1)
constraint:
org_policy_constraint:
canned_constraint_id: ainotebooks.disableFileDownloads
policy_rules:
- enforce: true
description: This boolean constraint, when enforced, prevents the creation of Vertex AI Workbench instances with the file download option enabled. By default, the file download option can be enabled on any Vertex AI Workbench instance.
- policy_id: Disable root access on new Vertex AI Workbench user-managed notebooks and instances
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-3
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-6(2)
constraint:
org_policy_constraint:
canned_constraint_id: ainotebooks.disableRootAccess
policy_rules:
- enforce: true
description: This boolean constraint, when enforced, prevents newly created Vertex AI Workbench user-managed notebooks and instances from enabling root access. By default, Vertex AI Workbench user-managed notebooks and instances can have root access enabled.
- policy_id: Disable terminal on new Vertex AI Workbench instances
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-3
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-6
- standard: NIST SP 800-53
control: CM-2
constraint:
org_policy_constraint:
canned_constraint_id: ainotebooks.disableTerminal
policy_rules:
- enforce: true
description: This boolean constraint, when enforced, prevents the creation of Vertex AI Workbench instances with the terminal enabled. By default, the terminal can be enabled on Vertex AI Workbench instances.
- policy_id: Require automatic scheduled upgrades on new Vertex AI Workbench user-managed notebooks and instances
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: AU-9
- standard: NIST SP 800-53
control: CM-2
- standard: NIST SP 800-53
control: CM-6
constraint:
org_policy_constraint:
canned_constraint_id: ainotebooks.requireAutoUpgradeSchedule
policy_rules:
- enforce: true
description: This boolean constraint, when enforced, requires that newly created Vertex AI Workbench user-managed notebooks and instances have an automatic upgrade schedule set. The automatic upgrade schedule can be defined by using the `notebook-upgrade-schedule` metadata flag to specify a cron schedule for the automatic upgrades.
- policy_id: Restrict public IP access on new Vertex AI Workbench notebooks and instances
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-3
- standard: NIST SP 800-53
control: AC-4
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-7
constraint:
org_policy_constraint:
canned_constraint_id: ainotebooks.restrictPublicIp
policy_rules:
- enforce: true
description: This boolean constraint, when enforced, restricts public IP access to newly created Vertex AI Workbench notebooks and instances. By default, public IPs can access Vertex AI Workbench notebooks and instances.
- policy_set_id: Secure AI detective policy set
description: 5 SHA modules that new customers can automatically enable.
policies:
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI DataSet
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAIDataSetCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/Dataset
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI Model
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAIModelCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/Model
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI Endpoint
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAIEndpointCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/Endpoint
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI TrainingPipeline
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAITrainingPipelineCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/TrainingPipeline
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI DataLabelingJob
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAIDataLabelingJobCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/DataLabelingJob
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI CustomJob
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAICustomJobCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/CustomJob
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED
- policy_id: CMEK key is use for Vertex AI HyperparameterTuningJob
compliance_standards:
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-12
- standard: NIST SP 800-53
control: SC-13
constraint:
security_health_analytics_custom_module:
display_name: "vertexAIDataLabelingJobHyperparameterTuningJobCMEKDisabled"
config:
customOutput: {}
predicate:
expression: "!has(resource.encryptionSpec)"
resource_selector:
resource_types:
- aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob
severity: CRITICAL
description: "When enforced, this detector finds if any Data Set is not encrypted using CMEK. CMEKs, managed via Cloud KMS, offer advanced control over key operations."
recommendation: "Restore SHA module- Reset the SHA module to its intended state. Consult documentation- Refer to the comprehensive guidance provided at
https://cloud.google.com/security-command-center/docs/custom-modules-sha-overview"
module_enablement_state: ENABLED