Kjell Tore Guttormsen
7ffaa82207
Sesjon 3 av 3 — leverer Fase 7-9 av v1.11.0-planen. Fase 7 (Acme-rename på demo-state): - Rename "Acme AS" → "Acme Kommune" og "Demosystem" → "Acme Kunde-chatbot" konsistent på tvers av alle 17 fixtures. - build-demo-state.mjs: organization.name → "Acme Kommune", projects[0] → id "acme-kunde-chatbot" / name "Acme: Kunde-chatbot". - Re-bygd demo-state-v1-blokk i playground HTML. Fase 8 (Screenshots-regenerering): - 24 nye PNG-er under playground/screenshots/v1.11.0/ (12 surfaces × 2 tema, retina, fullPage). v1.10.0-mappen beholdt som historisk referanse. - tests/screenshot/run.mjs: OUT_DIR + kommentarer bumpet til v1.11.0. Fase 9 (Release: docs + versjonsbump): - plugin.json 1.10.1 → 1.11.0. - README.md (plugin): version-badge + Version History + screenshot-gallery refs + demo-data refs oppdatert. - CLAUDE.md (plugin): Playground-overskrift v3/v1.10.0 → v3/v1.11.0, Demo system-seksjon v1.10.1 → v1.11.0, screenshot-refs v1.10.0 → v1.11.0, "Inline CSS-kandidater" konvertert til "Design-system 100%-adoption" status. - Root README.md: ms-ai-architect-versjon 1.10.1 → 1.11.0, demo-tekst og Playground-tekst regenerert for v1.11.0, "271 PASS combined" → "278 PASS". Verifisering: - bash tests/run-e2e.sh --playground → 271/271 PASS (static + parsers). - bash tests/test-playground-migrations.sh → 7/7 PASS. - Total: 278/278 PASS, 0 FAIL. Refs: NEXT-SESSION-PROMPT.local.md (Sesjon 3 av 3, plan .claude/plans/jeg-skal-pr-ve-effervescent-token.md). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
64 lines
2.8 KiB
Markdown
64 lines
2.8 KiB
Markdown
# 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.
|