Карта приложений: сервер MCP Microsoft Sentinel

Что такое карта приложения или платформы?

Карточки приложений и платформ майкрософт предназначены для того, чтобы помочь вам понять, как работает наша технология ИИ, как владельцы приложений могут повлиять на производительность и поведение приложения, а также важность рассмотрения всего приложения, включая технологию, людей и среду. Карточки приложений создаются для приложений ИИ, а карточки платформы — для служб платформы ИИ. Эти ресурсы могут поддерживать разработку или развертывание собственных приложений и предоставляться пользователям или заинтересованным лицам, на которые они влияют.

В рамках своей приверженности ответственному использованию ИИ корпорация Майкрософт придерживается шести основных принципов: справедливости, надежности и безопасности, конфиденциальности и безопасности, инклюзивности, прозрачности и подотчетности. Эти принципы внедрены в Standard ответственного ИИ, который помогает командам проектировать, создавать и тестировать приложения ИИ. Карточки приложений и платформ играют ключевую роль в практическом применении этих принципов, обеспечивая прозрачность в отношении возможностей, предполагаемого использования и ограничений. Для получения дополнительных сведений читателям рекомендуется ознакомиться с отчетом о прозрачности ответственного ИИ Корпорации Майкрософт и кодексом поведения служб ИИ ( для организаций) или разделом "Кодекс поведения" в Соглашении об использовании служб Майкрософт (для частных лиц), в которых описано, как ответственно взаимодействовать с ИИ.

Обзор

Сервер MCP Microsoft Sentinel — это серверное приложение, построенное на протоколе Model Context Protocol (MCP). MCP — это открытый протокол, который определяет, как языковые модели ИИ взаимодействуют с внешними инструментами, памятью и контекстом в безопасном, структурированном режиме и с сохранением состояния. MCP-сервер Microsoft Sentinel предоставляет единый хостируемый интерфейс, который позволяет командам безопасности интегрировать ИИ в повседневные операции по обеспечению безопасности. Он связывает модели ИИ со структурированными данными безопасности в озере данных Microsoft Sentinel и Microsoft Defender. Аналитики могут запрашивать, анализировать данные безопасности и работать с ней, используя естественный язык, а не создавать сложные запросы вручную. Этот подход устраняет препятствия для охоты на угрозы, рассмотрения инцидентов и исследований безопасности, позволяя агентам ИИ обнаруживать соответствующие данные, анализировать сущности и создавать рабочие процессы автоматизации от имени специалистов по безопасности.

Приложение предназначено для корпоративных групп безопасности, включая аналитиков безопасности, исследователей безопасности, охотников за угрозами и инженеров Центра управления безопасностью (SOC). Эти специалисты могут подключать совместимые клиенты с поддержкой ИИ, такие как Visual Studio Code, Microsoft Security Copilot, Microsoft Copilot Studio, Microsoft Foundry, ChatGPT и Claude, к серверу MCP Microsoft Sentinel. Они могут использовать запросы на естественном языке для взаимодействия с данными безопасности. Такой подход избавляет от необходимости в интеграции по принципу code-first, понимании сложных схем данных или написании корректно сформированных запросов на языке Kusto Query Language (KQL).

Дополнительные сведения см. в разделах Что такое поддержка MCP в Microsoft Sentinel? и Начало работы с сервером MCP Microsoft Sentinel.

Основные термины

В следующей таблице представлен глоссарий ключевых терминов, связанных с MCP-сервером Microsoft Sentinel.

Ключевые функции или возможности

Основные функции и возможности, описанные здесь, описывают, что Microsoft Sentinel сервер MCP предназначен для выполнения и как он выполняет поддерживаемые задачи.

Предполагаемое использование

Microsoft Sentinel сервер MCP можно использовать в нескольких сценариях в разных отраслях. Ниже приведены некоторые примеры вариантов использования:

• Интерактивное исследование данных о долгосрочной безопасности: Аналитики безопасности и охотники за угрозами могут использовать запросы на естественном языке для поиска и извлечения соответствующих данных из таблиц в озере данных Microsoft Sentinel без необходимости запоминать имена таблиц, понимать схемы или писать запросы KQL. Например, аналитик, изучающий атаки на основе удостоверений, может сопоставить действия файлов с метками конфиденциальности, чтобы выявить признаки кражи данных, нарушений политики или подозрительного поведения пользователя, которое могло остаться незамеченным во время первоначального периода хранения. Этот интерактивный подход ускоряет обнаружение и исследование угроз, уменьшая при этом зависимость от формулировки запросов вручную.

• Автоматизированный анализ сущностей во время исследований: Инженеры и аналитики SOC могут использовать средства анализатора сущностей для анализа и рассмотрения сущностей, таких как URL-адреса, пользователи и домены, во всех данных безопасности организации. Эти инструменты извлекают, аргументируют и четко представляют комплексные вердикты и анализы, упрощая автоматизацию того, что традиционно представляет собой ручной сбор контекста. Это сокращает время отклика, и это можно интегрировать в сценарии Azure Logic Apps для автоматического обогащения инцидентов.

• Создание агентов Security Copilot с использованием естественного языка: инженеры SOC могут на естественном языке описать, какую автоматизацию они хотят реализовать, чтобы быстро создавать агентов Security Copilot с нужными инструкциями для модели ИИ и инструментами, которые анализируют данные безопасности. Например, инженер может создать агента, который формирует подробный постинцидентный отчет на основе инцидентов в Microsoft Defender, Microsoft Purview и Microsoft Sentinel, объединяя сводки, выводы, сущности и оповещения с конкретными шагами по устранению.

• Быстрое рассмотрение инцидентов и охота на угрозы: Командам по обеспечению безопасности необходимо уделять приоритетное внимание инцидентам и выполнять поиск данных организации, не беспокоясь о взаимодействии между платформами и инструментами. Коллекция рассмотрения интегрирует модели ИИ с API для получения инцидентов, оповещений, доказательств и сущностей, а также для выполнения расширенных запросов охоты. Это сокращает среднее время на устранение рисков и время ожидания, а также позволяет командам использовать ИИ для более быстрого принятия решений.

• Пользовательские детерминированные рабочие процессы для автоматизации безопасности: Команды безопасности могут создавать пользовательские инструменты MCP из сохраненных запросов KQL в расширенном поиске, позволяя агентам извлекать и анализировать определенные данные, относящиеся к процессам организации. Это дает командам детальный контроль над данными, доступными для агентов ИИ, и создает предсказуемые, повторяемые агентские рабочие процессы.

Модели и обучающие данные

Сервер Microsoft Sentinel MCP задействует различные модели ИИ для обеспечения возможностей, доступных пользователям. Сам сервер не зависит от модели— он предоставляет инструменты и структурированный доступ к данным, которые модели ИИ используют через протокол MCP. Используемая модель ИИ зависит от клиентского приложения, подключающегося к серверу. Некоторые примеры включают GPT-4o и другие Azure модели службы OpenAI, Claude Sonnet (при использовании через Visual Studio Code с GitHub Copilot или клиентом Claude) и модели, доступные через Microsoft Security Copilot. Чтобы узнать больше о данных, используемых для обучения базовых моделей, лежащих в основе сервера Microsoft Sentinel MCP, обратитесь к карточкам моделей по ссылкам, чтобы найти соответствующие карточки данных.

Производительность

Сервер MCP для Microsoft Sentinel разработан для обеспечения надежной работы при использовании в рабочих процессах, связанных с обеспечением безопасности и требующих доступа к структурированным табличным данным в озере данных Microsoft Sentinel и Microsoft Defender. Сервер работает в архитектуре клиент-сервер, где модель ИИ (запущенная в подключенном клиенте) отправляет запросы на естественном языке, а средства MCP извлекают, обрабатывают и возвращают структурированные данные безопасности. Предполагаемые входные данные представляют собой текстовые запросы на естественном языке, описывающие запросы на исследование безопасности, поиск в таблицах, задачи анализа сущностей или инструкции по созданию агента. Ожидаемые выходные данные — это структурированные результаты данных, включая схемы таблиц, результаты запросов KQL, вердикты и анализ сущностей, сведения об инцидентах и оповещениях, а также конфигурацию агента YAML.

Производительность сервера зависит от правильной конфигурации подключенного клиента, правильного подключения к озеру данных Microsoft Sentinel и соответствующих Microsoft Defender продуктов, а также доступности и актуальности базовых данных безопасности. Каждая коллекция инструментов имеет определенные требования к продуктам — например, для коллекции сортировки и анализа требуется Microsoft Defender XDR, Microsoft Defender для конечных точек или Microsoft Sentinel с подключением к порталу Defender, в то время как для коллекции создания агента требуется Microsoft Security Copilot. Средства анализатора сущностей могут потребовать несколько минут для получения результатов и поддерживать максимальный период анализа в семь дней для пользовательских сущностей, чтобы обеспечить точность.

Microsoft Sentinel сервер MCP поддерживает только запросы на английском языке. Для оптимальной производительности клиенты, расположенные в следующих странах и регионах, могут использовать инструменты: Австралия, Канада, Европа, Индия, Япония, Норвегия, Юго-Восточная Азия, Швейцария, Соединенное Королевство и США. К каждой коллекции инструментов применяются определенные квоты и ограничения, включая ограничение потоковой передачи MCP в 120 секунд, окно запроса в 800 символов для средств data lake и ограничения пропускной способности для анализатора сущностей (200 запусков в час, 500 запусков в день на клиент). На коллекцию средств триажа распространяются обычные ограничения частоты запросов API и квоты на расширенный поиск угроз.

Ограничения

Понимание ограничений сервера MCP Microsoft Sentinel имеет решающее значение для определения того, используется ли он в безопасных и эффективных границах. Хотя мы рекомендуем клиентам использовать сервер MCP Microsoft Sentinel в своих инновационных решениях или приложениях, важно отметить, что Microsoft Sentinel сервер MCP не был разработан для всех возможных сценариев. Мы рекомендуем пользователям ссылаться на правила поведения служб ИИ ( для организаций) или правила поведения в Соглашении об использовании служб Майкрософт (для физических лиц) и следующие рекомендации при выборе варианта использования:

• Область действия для конкретного домена: Сервер MCP Microsoft Sentinel поддерживает только запросы и операции, связанные с данными безопасности в озере данных Microsoft Sentinel и в Microsoft Defender. Запросы за пределами этой области, например вопросы общего назначения, анализ данных, не связанных с безопасностью, или задачи, не связанные с охотой на угрозы и реагированием на инциденты, могут привести к пустым, неуместным или неточным ответам. Пользователи не должны полагаться на него в качестве помощник ИИ общего назначения.

• Поддержка только английского языка: Microsoft Sentinel сервер MCP был разработан и оценен только для запросов на английском языке. Использование запросов на других языках может привести к снижению производительности, неправильному выбору средств или неполным результатам. Пользователи должны соблюдать осторожность при использовании вне предусмотренного языкового диапазона.

• Зависимость актуальности данных: Результаты инструментов MCP зависят от текущего состояния данных в озере данных Microsoft Sentinel. Если данные устарели, неполные или еще не загружены в систему, ответы могут быть ограничены или неточны. Пользователи должны убедиться, что соединители данных правильно настроены и что прием данных является текущим, прежде чем полагаться на результаты при принятии критических решений по обеспечению безопасности.

• Зависимость конфигурации подключаемого модуля и клиента: Средства, использующие сервер MCP, должны быть правильно настроены для доступа к правильным подключаемым модулям, источникам данных и рабочим областям. Неправильная настройка( например, использование недопустимого идентификатора рабочей области, подключение с несовместимой версией клиента или отсутствие необходимой роли читателя безопасности) может привести к неудачным вызовам средства или отсутствию результатов. Пользователи должны следовать документированные инструкции по настройке и устранению неполадок.

• Ограничения анализатора сущностей: Анализатор сущностей пользователей (analyze_user_entity) поддерживает только пользователей с форм-фактором идентификатора объекта Microsoft Entra. Пользователи только локальной службы Active Directory не поддерживаются. Кроме того, анализатор пользователя требует, чтобы в озере данных присутствовали определенные таблицы (AlertEvidence, SigninLogs, CloudAppEvents, IdentityInfo). Отсутствующие таблицы снижают точность анализа или создают ошибки. Анализатор сущностей также имеет ограничения параллелизма и окончания срока действия результата (один час), что требует новых запросов после истечения срока действия.

• Доступность по регионам: Microsoft Sentinel сервер MCP оптимизирован для клиентов в определенных регионах (Австралия, Канада, Европа, Индия, Япония, Норвегия, Юго-Восточная Азия, Швейцария, Соединенное Королевство и США). Производительность за пределами этих регионов может не соответствовать ожиданиям.

• Качество выходных данных зависит от модели: Поскольку сервер MCP Microsoft Sentinel не привязан к конкретной модели, качество и точность итоговых результатов зависят от модели ИИ, используемой в подключенном клиенте. Некоторые модели не могут эффективно использовать большое сочетание средств или могут создавать менее точные запросы KQL. Пользователи должны выбрать более новые модели рассуждений для повышения производительности.

• Состояние предварительной версии некоторых функций: Некоторые коллекции инструментов (например, просмотр и пользовательские инструменты) находятся в предварительной версии. Эти функции могут быть существенно изменены до обеспечения общедоступной доступности. Корпорация Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении предварительной информации.

Оценки

Microsoft Sentinel MCP оценивается с помощью автоматизированных проверок, интегрированных в процесс развертывания Microsoft Security Graph. Эти оценки выполняются в рамках каждого развертывания для оценки надежности, правильности и безопасности службы перед развертыванием.

В рамках этого процесса Microsoft Sentinel MCP проходит автоматизированные статические оценки, которые выступают в качестве шлюзов развертывания. Эти оценки проверяют правильность работы средств MCP и логики оркестрации, включая вызов инструмента и исполняемые выходные данные, для обнаружения регрессий, которые могут повлиять на поддерживаемые рабочие процессы исследования безопасности.

Microsoft Sentinel MCP также проверяется на соответствие репрезентативным сценариям исследования безопасности, чтобы обеспечить правильное комплексное поведение в общих рабочих процессах, управляемых инструментами, таких как обнаружение семантических таблиц, выполнение запросов и оркестрация многошагового средства.

Оценки полностью автоматизированы и согласованно применяются в развертываниях. Microsoft Sentinel MCP не полагается на автономную оценку вручную или специальные процессы оценки. Безопасность и качество в основном обеспечивается с помощью автоматизированных оценок, заземления инструментов, управления доступом на основе ролей и отслеживаемых методов развертывания.

Компоненты безопасности и меры по устранению рисков

• Microsoft Entra проверка подлинности и управление доступом на основе ролей: Microsoft Sentinel сервер MCP требует проверки подлинности через Microsoft Entra, гарантируя, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к инструментам и данным. Чтобы просматривать список инструментов и вызывать их, пользователи должны иметь как минимум роль "Читатель безопасности". Коллекция триажа учитывает существующие права доступа, то есть пользователи могут получать доступ только к тем данным, которые разрешены их ролью. Это предотвращает несанкционированный доступ к данным и применяет принцип наименьших привилегий.

• Проектирование инструментов для определённого домена: Инструменты MCP специально разработаны для задач безопасности и работают исключительно с озером данных Microsoft Sentinel и данными Microsoft Defender. Эта конструкция ограничивает область атак, предотвращая использование средств для доступа к данным общего назначения или операций за пределами домена безопасности. Описания инструментов оптимизированы для безопасности, чтобы направлять модели ИИ к выбору соответствующего средства.

• Структурированные коллекции инструментов, ориентированные на сценарии: Средства организованы по логическим коллекциям, ориентированным на сценарии (исследование данных, создание агента, рассмотрение) с оптимизированными для безопасности описаниями. Это помогает моделям ИИ правильно определять и выбирать правильные инструменты для конкретных задач, уменьшая риск неправильных или непреднамеренных вызовов инструментов.

• Маркировка вредоносного контента и мониторинг: MCP-сервер Microsoft Sentinel включает маркировку вредоносного контента и оперативный мониторинг как часть своей системы безопасности. Эти компоненты предназначены для обнаружения и устранения последствий случаев, когда приложение может создавать неуместное, опасное или несоответствующее содержимое.

• Ранний доступ только по приглашению и итеративное улучшение: Для функций предварительной версии корпорация Майкрософт использует модель раннего доступа только для приглашений для сбора отзывов пользователей до широкой доступности. Такой подход позволяет команде выявлять и устранять проблемы безопасности и производительности в управляемых средах перед общим выпуском.

• Ограничение запросов и скорости. Сервер применяет определенные квоты и ограничения скорости (например, 120-секундные ограничения потоковой передачи, 800-символьные окна запросов и ограничения на выполнение анализатора сущностей), чтобы предотвратить злоупотребление, чрезмерное потребление ресурсов и сценарии отказа в обслуживании. Эти ограничения гарантируют, что служба остается стабильной и доступной для всех пользователей.

• Элементы управления изоляцией клиента и мультитенантностью: Доступ к данным ограничен собственным клиентом и рабочей областью каждого клиента. Сервер поддерживает конфигурацию мультиарендности с помощью заголовков, специфичных для арендатора, что гарантирует, что данные одной организации не будут доступны другой.

• Принцип проектирования с участием человека: сервер MCP Microsoft Sentinel разработан так, чтобы человек оставался в центре принятия решений в области безопасности. Эти средства предоставляют аналитические сведения, рекомендации и вердикты, созданные ИИ, но аналитики по безопасности, как ожидается, будут проверять и проверять все выходные данные, прежде чем действовать с ними. Такая конструкция поощряет ответственное использование и снижает риск автоматических ошибок, приводящих к неблагоприятным результатам безопасности.

Рекомендации по развертыванию и внедрению Microsoft Sentinel сервера MCP

Ответственный ИИ — это общее обязательство корпорации Майкрософт и ее клиентов. Хотя корпорация Майкрософт создает приложения ИИ с безопасностью, справедливостью и прозрачностью, клиенты играют важную роль в развертывании и использовании этих технологий в своих собственных контекстах. Чтобы поддержать это партнерство, мы предлагаем следующие рекомендации для разработчиков развертывания и конечных пользователей, которые помогут клиентам эффективно реализовать ответственный ИИ.

Развертывающие и конечные пользователи должны:

• Проявляйте осторожность и оцените результаты при использовании Microsoft Sentinel сервера MCP для принятия последовательных решений или в конфиденциальных областях. Последовательные решения — это решения, которые могут оказать юридическое или значительное влияние на доступ человека к образованию, занятости, финансовым платформам, государственным льготам, здравоохранению, жилищному обеспечению, страхованию, юридическим платформам или которые могут привести к физическому, психологическому или финансовому ущербу. Конфиденциальные области, такие как финансовые платформы, здравоохранение и жилье, требуют особого ухода из-за возможности непропорционального воздействия на различные группы людей. При использовании ИИ для принятия решений в этих областях убедитесь, что затронутые заинтересованные лица могут понять, как принимаются решения, обжаловать решения и обновить все соответствующие входные данные.

• Оцените юридические и нормативные аспекты: Клиенты должны оценивать потенциальные конкретные юридические и нормативные обязательства при использовании любых платформ и решений ИИ, которые могут не подходить для использования в каждой отрасли или сценарии. Кроме того, платформы или решения ИИ не предназначены для использования и не могут использоваться способами, запрещенными применимыми условиями обслуживания и соответствующими правилами поведения.

Конечные пользователи должны:

• Осуществляйте контроль человека, когда это необходимо: Контроль человека является важной защитой при взаимодействии с приложениями ИИ. Хотя мы постоянно улучшаем наши приложения ИИ, ИИ по-прежнему может делать ошибки. Созданные выходные данные могут быть неточными, неполными, предвзятыми, несоответственными или не имеющими отношения к поставленным целям. Это может произойти по различным причинам, таким как неоднозначность входных данных или ограничения базовых моделей. Таким образом, пользователи должны проверить ответы, созданные Microsoft Sentinel сервером MCP, и убедиться, что они соответствуют ожиданиям и требованиям.

• Помните о риске чрезмерной зависимости: Чрезмерная зависимость от ИИ возникает, когда пользователи принимают неправильные или неполные выходные данные ИИ, главным образом потому, что ошибки в выходных данных ИИ могут быть трудно обнаружить. Для конечного пользователя чрезмерная зависимость может привести к снижению производительности, потере доверия, отказу от применения, финансовым потерям, психологическому ущербу, физическому ущербу и т. д. В контексте сервера MCP Microsoft Sentinel чрезмерная зависимость может привести к тому, что аналитики будут действовать на основе неверных оценок угроз, ошибочно классифицированных сущностей или сфабрикованных результатов запросов без надлежащей проверки, что потенциально может привести к пропуску угроз или к неверно направленным мерам реагирования на инциденты.

• Соблюдайте осторожность при разработке агентского ИИ в конфиденциальных доменах: Пользователям следует проявлять осторожность при разработке или развертывании приложений агентного ИИ в конфиденциальных доменах, где действия агента необратимы или весьма последовательны. Примите дополнительные меры предосторожности при создании автономного агентского ИИ, как описано далее в кодексе поведения служб ИИ Microsoft Enterprise (для организаций) или в разделе Кодекс поведения в Соглашении об использовании служб Майкрософт (для частных лиц).

• Напишите конкретные подробные запросы: Хорошие подсказки обеспечивают хорошие результаты. Если запросы создают медленные ответы или выходные данные, не имеющие достоверной информации, попробуйте написать более конкретные запросы. Например, запрос, в котором говорится: "Для пользователя <UPN> сформируйте базовый профиль сетевой активности, файловых операций, входов в систему и событий на устройствах за 90 дней и сравните их с окном ±10 минут, чтобы выявить аномалии или подозрительную активность и помочь мне оценить серьезность и приоритет этого оповещения", гораздо эффективнее, чем "Чем опасен <UPN>?".

• Указывайте рабочие области при работе с несколькими средами: Если вы работаете с несколькими рабочими областями озера данных Microsoft Sentinel, точно укажите, с каким идентификатором рабочей области должны работать инструменты. list_sentinel_workspaces Используйте средство для определения доступных рабочих областей и включения идентификатора рабочей области в запросы, чтобы обеспечить согласованность результатов.

• Предоставьте отзыв, чтобы улучшить приложение: Корпорация Майкрософт приветствует отзывы пользователей о Microsoft Sentinel сервере MCP для выявления и устранения проблем. Пользователи могут отправлять отзывы через своего представителя учетной записи Майкрософт или через стандартные каналы поддержки Майкрософт.

Специалисты по развертыванию должны:

• Обеспечьте надлежащую подготовку к подключению и выполнение необходимых предварительных условий: Перед развертыванием сервера MCP Microsoft Sentinel убедитесь, что ваша организация подключена к озеру данных Microsoft Sentinel, необходимым продуктам Microsoft Defender и, где применимо, Microsoft Security Copilot. Убедитесь, что пользователям назначены соответствующие роли (как минимум — «Читатель сведений о безопасности») и что соединители данных правильно настроены, чтобы предоставлять актуальные и полные данные, на основе которых инструменты могут выполнять анализ.

• Поддерживайте совместимость и актуальность клиентов MCP: Microsoft Sentinel сервер MCP реализует последние спецификации авторизации из MCP. Убедитесь, что подключенные клиенты (Visual Studio Code, Security Copilot, Copilot Studio, Foundry, ChatGPT или Claude) обновлены до последних версий, чтобы предотвратить проблемы с подключением и проверкой подлинности.

• Настройте коллекции инструментов в соответствии с требованиями безопасности: Развертывайте только коллекции инструментов, относящиеся к рабочим процессам вашей организации. Используйте пользовательские инструменты MCP, чтобы указать, к каким именно агентам данных можно получить доступ, применяя детерминированные рабочие процессы с помощью детализированного управления данными. Это помогает поддерживать предсказуемую и проверяемую среду автоматизации безопасности.

• Отслеживайте и проверяйте использование: Используйте возможности аудита в озере данных Microsoft Sentinel для отслеживания использования инструментов, доступа к данным и событий выполнения запросов. Регулярно просматривайте журналы аудита для обнаружения аномальных шаблонов использования или попыток несанкционированного доступа. Ознакомьтесь с руководством по устранению неполадок , чтобы быстро устранить прогнозируемые проблемы.

• Протестируйте в управляемых средах перед широким развертыванием: Сначала используйте функции раннего доступа только для приглашений и предварительной версии в управляемых средах, тестируя с помощью репрезентативных запросов и данных. Прежде чем включить широкий доступ, убедитесь, что выходные данные средства соответствуют стандартам точности и производительности вашей организации.

• Настройте ограничения скорости и параллелизма соответствующим образом: При использовании средств анализатора сущностей, особенно в Azure Logic Apps с циклами For Each, включите управление параллелизмом и начните с низкой степени параллелизма (например, 5), чтобы предотвратить истечение времени ожидания и избежать превышения ограничений пропускной способности анализатора сущностей. При необходимости настраивайте данные в соответствии с шаблонами использования в организации.

• Планирование региональной доступности: Для обеспечения оптимальной производительности разверните сервер MICROSOFT SENTINEL MCP для команд, расположенных в поддерживаемых регионах (Австралия, Канада, Европа, Индия, Япония, Норвегия, Юго-Восточная Азия, Швейцария, Соединенное Королевство и США). Оповещать пользователей в других регионах о потенциальных ограничениях производительности.

Дополнительные сведения о сервере MCP Microsoft Sentinel

Для получения дополнительных рекомендаций или получения дополнительных сведений об ответственном использовании сервера MCP Microsoft Sentinel рекомендуем ознакомиться со следующей документацией:

• Что такое поддержка MCP в Microsoft Sentinel?
• Начало работы с сервером MCP Microsoft Sentinel
• Коллекция инструментов на сервере MCP Microsoft Sentinel
• Цены, ограничения и доступность сервера MCP Microsoft Sentinel
• Рекомендации по использованию коллекции инструментов MCP для Microsoft Sentinel и устранению неполадок
• Что такое Microsoft Sentinel?

Дополнительные сведения об ответственном ИИ

• принципы Microsoft AI
• Ресурсы Microsoft по ответственному ИИ
• Учебные курсы Microsoft Azure по ответственному ИИ