Capítulo 3: Segurança e Controle de Acesso
Preocupações de Segurança em RAG
| Preocupação | Risco | Mitigação |
|---|---|---|
| Acesso não autorizado | Vazamento de dados | Controle de acesso |
| Prompt injection | Manipulação | Validação de entrada |
| Isolamento de dados | Cross-tenant | Namespaces |
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