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Capítulo 3: Segurança e Controle de Acesso

Preocupações de Segurança em RAG​

PreocupaçãoRiscoMitigação
Acesso não autorizadoVazamento de dadosControle de acesso
Prompt injectionManipulaçãoValidação de entrada
Isolamento de dadosCross-tenantNamespaces

Permissões em Nível de Documento​

def search_with_permissions(query, user):
"""Filter results based on user permissions"""
# Get user's allowed document IDs
allowed_docs = get_user_permissions(user.id)

# Search with filter
results = vectorstore.similarity_search(
query,
filter={"doc_id": {"$in": allowed_docs}},
k=10
)

return results

Arquitetura Multi-Tenant​

Opção 1: Isolamento por Namespace​

# Each tenant gets a namespace
def get_tenant_retriever(tenant_id):
return vectorstore.as_retriever(
search_kwargs={
"namespace": f"tenant_{tenant_id}",
"k": 5
}
)

Opção 2: Filtragem por Metadados​

# Store tenant_id in metadata
def add_document(text, tenant_id):
vectorstore.add_texts(
[text],
metadatas=[{"tenant_id": tenant_id}]
)

def query_tenant(query, tenant_id):
return vectorstore.similarity_search(
query,
filter={"tenant_id": tenant_id}
)

Validação de Entrada​

def sanitize_query(query):
"""Prevent prompt injection"""
# Remove potential injection patterns
dangerous_patterns = [
"ignore previous instructions",
"disregard the above",
"system:"
]

for pattern in dangerous_patterns:
if pattern.lower() in query.lower():
raise ValueError("Invalid query")

return query

Registro de Auditoria​

def log_rag_access(user_id, query, docs_accessed, response):
"""Log all RAG interactions"""
log_entry = {
"timestamp": datetime.utcnow(),
"user_id": user_id,
"query": query,
"documents_accessed": [d.id for d in docs_accessed],
"response_length": len(response)
}
audit_logger.info(json.dumps(log_entry))

Checklist de Segurança​

  • Implementar autenticação
  • Aplicar permissões de documentos
  • Isolar dados dos tenants
  • Validar/sanitizar entradas
  • Registrar todos os acessos
  • Criptografar dados sensíveis
  • Auditorias de segurança regulares