Een AI-governanceframework op Microsoft Azure dat werkt

Een auditor stelt één vraag: "Laat me zien waar dit beleid tijdens runtime wordt afgedwongen."

De meeste bedrijven falen voor deze test. Ze overhandigen documenten van 40 pagina's en risicoregisters. Documenten beschrijven de intentie. Ze houden een ontwikkelaar niet tegen om een niet-goedgekeurd model te gebruiken. Ze houden een agent niet tegen om sub-agents op te spinnen.

De kloof tussen je beleidsmap en je draaiende systeem is waar inbreuken plaatsvinden.

Om dit op te lossen, heb je een verplichte AI-gateway nodig. Dit is je universele control plane. Elke modelaanroep en elke agent-actie moet hierdoorheen gaan.

Op Microsoft Azure moet je drie lagen met elkaar verbinden:

• Identity (Microsoft Entra): De gateway authenticeert elke aanroeper voordat deze een model bereikt. • Data (Microsoft Purview): De gateway past PII-redactie toe en logt gebeurtenissen die Purview mogelijk mist. • Model (Azure AI Foundry): De gateway dwingt model-allowlists en tokenlimieten af.

Een verplichte gateway voert drie taken uit die documenten niet kunnen:

  • Het elimineert shadow models: Als je modeltoegang alleen via de gateway toestaat, zullen niet-goedgekeurde modellen simpelweg de verbinding niet kunnen maken.
  • Het beperkt agent sprawl: Elke agent-actie moet via een centraal punt worden gerouteerd voor autorisatie.
  • Het levert continu bewijslast: Elke aanroep wordt een audit-event. Je hoeft niet langer bewijslast te 'fabriceren' voor reviews; je verzamelt het constant.

Beschouw governance niet als een snelheidsbelasting. Beschouw het als architectuur.

Stop met het behandelen van shadow models als een detectieprobleem. Het is een routeringsbeslissing. Als je netwerk alleen egress via de gateway toestaat, verdwijnt het probleem.

Stop met het behandelen van prompt injection als louter een beveiligingsprobleem. Het is een verantwoordelijkheidsprobleem. Houd acties met grote gevolgen buiten de LLM-loop. Gebruik een apart, beperkt pad om belangrijke operaties te autoriseren.

Bouw je governance in drie fasen op:

  1. Discovery: Gebruik policies in audit-modus. Identificeer je shadow models en breuken in de lineage zonder iets te blokkeren.
  2. Enforced Gates: Schakel deny-policies in. Integreer evaluatie-gates in je CI/CD-pipeline, zodat niet-conforme modellen tijdens de ontwikkeling falen.
  3. Continuous Evidence: Gebruik onveranderlijke (immutable) logging. Vervang momentopnames van goedkeuringen door live data.

Governance leeft in je code, niet in je mappen.

Source: https://dev.to/az365ai/an-ai-governance-framework-on-microsoft-azure-that-actually-works-3773

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi