# Sikkerhetsvurdering 6×5 — Acme Kunde-chatbot

System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
Rammeverk: NSM Grunnprinsipper + Microsoft Cloud Security + EU AI Act Art. 15

## Score per dimensjon

| Dimensjon | Score | Vurdering |
|-----------|-------|-----------|
| Identitet og tilgang | 4 | Entra ID med MFA, conditional access; mangler PIM på enkelte serviceprinciper |
| Datasikkerhet og personvern | 3 | Customer-managed keys, pseudonymisering pilotert; full Customer Lockbox ikke aktivert |
| Modell- og prompt-sikkerhet | 3 | Content filters aktivert; jailbreak-deteksjon via Azure AI Content Safety; ingen red-team-runde gjort |
| Nettverk og perimeter | 5 | Private Endpoint mot alle Azure AI-tjenester; ingen offentlig eksponering |
| Logging og hendelseshåndtering | 4 | OpenTelemetry → Sentinel; SOC integrert; mangler automatisk avviksdeteksjon for AI-output |
| Operasjonell og leverandørsikkerhet | 3 | Hovedleverandører verifisert; mangler third-party penetrasjons-test siste 12 mnd |

## Risikomatrise (6×5)

| Risiko | Sannsynlighet | Konsekvens | Score |
|--------|---------------|------------|-------|
| Lekkasje av treningsdata | 2 | 5 | 10 |
| Prompt injection i forklaringsmodell | 3 | 3 | 9 |
| Modell-tyveri (model extraction) | 2 | 3 | 6 |
| Adversarielt eksempel forgifter output | 2 | 4 | 8 |
| Cloud-leverandør-utilgjengelighet | 2 | 4 | 8 |
| Insider-trussel (unauthorized inference) | 2 | 5 | 10 |

## Funn

| ID | Severity | Lokasjon | Anbefaling |
|----|----------|----------|------------|
| S-01 | high | Identity | Aktivér PIM på alle serviceprinciper innen 2026-06-01 |
| S-02 | medium | Data | Aktivér Customer Lockbox for operasjonelle data |
| S-03 | high | Model | Gjennomfør formell red-team-runde med Azure AI Red Team-veiledning |
| S-04 | low | Network | Periodisk verifikasjon av Private Endpoint-konfigurasjon |
| S-05 | medium | Logging | Implementer ML-basert avviksdeteksjon på AI-output-rate |
| S-06 | medium | Vendor | Bestilt third-party penetrasjons-test for Q3 2026 |

## Top-risikoer

| ID | Risiko | Score | Severity |
|----|--------|-------|----------|
| R-01 | Lekkasje av treningsdata | 10 | high |
| R-02 | Insider-trussel (unauthorized inference) | 10 | high |
| R-03 | Prompt injection i forklaringsmodell | 9 | high |
| R-04 | Adversarielt eksempel forgifter output | 8 | medium |
| R-05 | Cloud-leverandør-utilgjengelighet | 8 | medium |

## Kategori-snitt

| Kategori | Snitt |
|----------|-------|
| Identitet og tilgang | 4 |
| Datasikkerhet og personvern | 3 |
| Modell- og prompt-sikkerhet | 3 |
| Nettverk og perimeter | 5 |
| Logging og hendelseshåndtering | 4 |
| Operasjonell og leverandørsikkerhet | 3 |

Restrisiko: 5×4 → 2×3

## Aggregat

Totalscore: 22/30 (73%) — modent men ikke best-i-klassen. Modell- og prompt-sikkerhet er svakeste dimensjon.
