Azure OpenAI のマネージド ID を使用する利点

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マネージド ID を使用する場合は、JavaScript アプリケーションで DefaultAzureCredential または ManagedIdentityCredential クラスのインスタンスを作成するときに、ユーザーマネージド ID のクライアント ID を指定する必要があります。クライアント ID 値は、マネージド ID の設定時に $AZURE_CLIENT_ID 環境変数として確立されます。

一見すると、エンドポイント URL を除いて、接続に必要な唯一の重要な情報であると思われる場合があります。

import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
import { AzureOpenAI } from "openai";

// set environment variable AZURE_CLIENT_ID
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const deployment = "<your Azure OpenAI deployment name>";
const apiVersion = "2024-05-01-preview";
const options = { azureADTokenProvider, deployment, apiVersion, endpoint }

const client = new AzureOpenAI(options);

漏洩したクライアント ID と漏洩した API キーの影響を評価してみましょう。

API キーは、通常のパスワードと同様に機能します。侵害された場合、キーを持つすべてのユーザーがリソースにアクセスできます。 Azure OpenAI の場合、これは GPT-4 のような AI モデルを無制限に使用することです。ネットワークにパブリックにアクセスできる場合、セキュリティへの影響がさらに大きくなる可能性があります。

逆に、クライアント ID が漏洩した場合、リスクは最小限に抑えられます。これは、クライアント ID だけでは Azure OpenAI への接続を確立できないためです。マネージド ID を利用するには、サービスが Azure で動作している必要があります。また、Azure OpenAI がパブリックであっても、アプリケーションを使用してローカル環境またはネットワーク経由で接続することはできません。

さらに、マネージド ID に対して次のロールの割り当てが構成されます。

az role assignment create --assignee $USER_MANAGED_ID_PRINCIPAL_ID \
--scope $OPEN_AI_RESOURCE_ID \
--role "Cognitive Services OpenAI User"

これにより、このユーザー ID を使用してアクションを実行できるようになります (詳細については、モジュールの後半で説明します)。ここでは、Cognitive Services OpenAI ユーザーロールが Azure OpenAI サービスに割り当てられ、Azure OpenAI 内の操作に対するアクセス許可が制限されます。

要約すると、漏洩した API キーの影響と比較して、漏洩したクライアント ID を悪用するにはいくつかの手順が必要であり、悪意のあるアクターが悪用するのが困難になります。このような理由から、マネージド ID は、API キーと比較して、操作を管理するためのより安全な方法を提供します。 Azure OpenAI またはマネージド ID をサポートする他の Azure サービスに対して認証を行うときは、API キーよりもマネージド ID を使用することをお勧めします。

Azure OpenAI のマネージド ID を使用する利点

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