dv-security

โดย microsoft

การกำหนดบทบาทความปลอดภัย การเข้าถึงผู้ใช้ ผู้ใช้แอปพลิเคชัน หน่วยธุรกิจ และการยกระดับสิทธิ์ผู้ดูแลระบบในสภาพแวดล้อม Dataverse ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการให้...

npx skills add https://github.com/microsoft/dataverse-skills --skill dv-security

Skill: Security — Role Assignment and Self-Elevation

This skill uses first-party CLIs — PAC CLI for role changes, Dataverse CLI to verify. Do NOT write Python scripts for role operations.

Preview Before Running

Role grants and self-elevate are destructive (they change security posture and are logged to Purview). Before running, preview the action in plain prose — target user, role, environment(s) — using placeholders (<ENV_URL>, <USER_EMAIL>) for anything unknown, and ask for confirmation and missing values in the same turn. Skip the raw pac admin block; the user shouldn't have to read CLI syntax to approve a security change.

Key principle: the user should be able to evaluate what's about to happen from your first response. A bare "which environment?" fails that test; a one-line prose preview passes it.

Examples

Assign role (user given, env missing):

  • ❌ "Which environment should I target?"
  • ✅ "I'll assign System Administrator to user@contoso.com on <ENV_URL>. Confirm to proceed and provide the target environment URL (or 'all' to list and batch)."

Admin access across all environments:

  • ❌ "Please provide your email address."
  • ✅ "I'll list your environments, then assign System Administrator in parallel on each one for <YOUR_UPN>. If assign-user fails on any environment, I'll fall back to self-elevate (logged to Purview) for that one. Confirm to proceed and provide your UPN."

Skill boundaries

NeedUse instead
Create or modify tables, columns, relationshipsdv-metadata
Manage org settings, audit, bulk delete, retentiondv-admin
Query or read recordsdv-query
Write, update, or delete recordsdv-data
Tenant-level governance (DLP, env lifecycle)pac admin --help

Prerequisites

  • PAC CLI installed and authenticated (pac auth create)
  • System Administrator role in target environment (or Global/PP/D365 Admin for self-elevate)
  • Active auth profile: pac auth list
  • Headless / restricted-egress hosts: SDK handles role / user / business-unit ops; service principal for PAC-only ops; verify egress with python scripts/auth.py --check. See dv-connect/references/headless-hosts.md.

Assign a Security Role to a User

pac admin assign-user --user <email-or-object-id> --role "System Administrator" --environment <url>

Arguments

ArgumentAliasRequiredDescription
--user-uYesUser email (UPN) or Azure AD object ID
--role-rYesSecurity role name (e.g., System Administrator, Basic User)
--environment-envYesTarget environment URL or ID
--application-user-auNoTreat user as an application user (service principal)
--business-unit-buNoBusiness unit ID. Defaults to the caller's business unit

Verify the assignment — exit code 0 is not proof

pac admin assign-user exits 0 even when it fails (unresolved environment, wrong role name, unknown user). Never treat a clean exit as success.

  1. Read the output, not just the exit code. A failed run still exits 0 but prints an error (environment ... not found, role ... does not exist). Stop if the output contains an error.
  2. Confirm against the exact --environment you used — do not re-resolve or shorten it; a different id silently "succeeds" on the wrong org. Query the user's roles with a Dataverse CLI read:
# Resolve the user's systemuserid, then list their assigned roles.
# --context carries plugin/skill/agent attribution on the managed CLI call.
dataverse api request --target dataverse --method GET \
  --path "/api/data/v9.2/systemusers?%24select=systemuserid&%24filter=internalemailaddress eq 'user@contoso.com'" \
  --environment <same-url-as-assign> \
  --context "app=dataverse-skills/<ver>;skill=dv-security;agent=<agent>"
dataverse api request --target dataverse --method GET \
  --path "/api/data/v9.2/systemusers(<systemuserid>)/systemuserroles_association?%24select=name" \
  --environment <same-url-as-assign> \
  --context "app=dataverse-skills/<ver>;skill=dv-security;agent=<agent>"

If the first query returns no row, the sign-in identity may live on domainname (the AAD UPN) rather than internalemailaddress (Primary Email) — retry with %24filter=domainname eq '<upn>', or azureactivedirectoryobjectid eq '<objectid>' when you assigned by object id. A missing row is not proof the grant failed.

If the target role is absent, the assignment did not take — re-run, read the output, or fall back to self-elevate.


Batch Workflow: Assign Role Across Multiple Environments

Run in parallel — never sequentially:

Step 1: pac admin list                                              -> Get all environments
Step 2: Filter by type if needed (e.g., Developer, Sandbox)        -> Identify targets
Step 3: Confirm with user — show list of target environments
Step 4: Run ALL assignments in a single bash call:
pac admin assign-user --user user@contoso.com --role "System Administrator" --environment https://dev1.crm.dynamics.com &
pac admin assign-user --user user@contoso.com --role "System Administrator" --environment https://dev2.crm.dynamics.com &
pac admin assign-user --user user@contoso.com --role "System Administrator" --environment https://dev3.crm.dynamics.com &
wait
Step 5: Verify each landed (exit 0 is not proof — see above), then report ("Assigned + verified on 3/3 environments")

Important: Always confirm which environments will be affected before assigning roles, and verify each assignment landed — a clean exit code does not prove success.


Tenant Admin Self-Elevation (Fallback)

Self-elevation is materially different from assigning a role to another user. pac admin assign-user <other> grants privilege to someone else; pac admin self-elevate grants privilege to the caller. The risk profile and audit posture are different, so the confirmation protocol is stricter.

If pac admin assign-user fails with "user has not been assigned any roles", use:

pac admin self-elevate --environment https://myorg.crm.dynamics.com
  • Requires Global Admin, Power Platform Admin, or Dynamics 365 Admin
  • All elevations are logged to Microsoft Purview
  • Uses the active auth profile if --environment is omitted

Self-elevation confirmation protocol (stricter than assign-user)

Before running pac admin self-elevate, the agent MUST:

  1. State the risk explicitly. Include this wording (or equivalent) in the pre-run summary:

    "This grants YOU System Administrator on <env>. The action is logged to Microsoft Purview with your identity and timestamp."

  2. Capture a reason. Ask for a one-line reason — ticket ID, incident number, or a free-form note such as "dev sandbox access — no ticket". Echo the reason back in the pre-run summary so the user sees what will be on the record.
  3. Wait for an explicit confirmation AFTER the user has seen both (1) and (2). Do NOT accept a bare "yes" given before the risk statement and reason are on screen.
  4. Do NOT silently fall back. If pac admin assign-user fails, surface the failure first, then offer self-elevate with this protocol — never chain them automatically.

Flow: Always try pac admin assign-user first. admin self-elevate is the documented fallback, gated by the protocol above.

CLI fallback: If pac admin self-elevate errors out, self-elevate manually via Power Platform Admin Center → select the environment → Access → System Administrator role. All elevations are still logged to Purview. (In PAC CLI 2.6.4 the command fails with bolt.authentication.http.AuthenticatedClientException / ApiVersionInvalid because the CLI sends an empty api-version= to the backend.)


Safety Rules

  • Always confirm before assigning System Administrator role
  • Show the list of target environments before batch operations
  • Self-elevation is logged and auditable — warn the user

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development