FedRAMP High
Cette page décrit les contrôles de conformité FedRAMP High dans Databricks.
Présentation de FedRAMP High
FedRAMP High est un programme fédéral américain qui normalise l'évaluation de la sécurité, l'autorisation et le monitoring continu pour les produits et services cloud au niveau d'impact élevé. Cela s'applique aux systèmes cloud où une violation de sécurité pourrait avoir des effets graves ou catastrophiques sur les opérations fédérales, les assets ou les personnes.
Ce que couvre FedRAMP High
- S'applique aux services cloud qui traitent des données fédérales sensibles de niveau d'impact élevé.
- Nécessite la conformité avec les contrôles de référence élevés du NIST SP 800-53.
- Nécessite des contrôles d'accès stricts, y compris le chiffrement en transit et au repos.
Activez les contrôles de conformité FedRAMP High
Le statut d'autorisation FedRAMP High de Databricks sur AWS GovCloud est **Autorisé**. Les clients sont responsables de la mise en œuvre et de l'exploitation des contrôles de conformité FedRAMP High applicables, tels que documentés dans le **Résumé de la mise en œuvre des contrôles / Matrice des responsabilités des clients** dans l'annexe J du SSP du package de documentation d'autorisation FedRAMP de Databricks. Les agences gouvernementales américaines peuvent obtenir l'accès à la documentation d'autorisation FedRAMP High de Databricks via le formulaire de demande d'accès au package FedRAMP. Suivez les instructions sur le listing Databricks FedRAMP Marketplace (package ID : FR2324740262).
Les contrôles de conformité FedRAMP High sont disponibles sur Databricks sur AWS GovCloud. Le profil de sécurité de conformité est activé par default sur tous les Workspaces AWS GovCloud, ce qui ajoute des agents de monitoring, fournit une image de compute renforcée et impose les types d'instances Nitro pour le chiffrement inter-nœuds. La mise à jour automatique des clusters et le monitoring de sécurité renforcé sont également activés. Pour les exigences de configuration, consultez Databricks sur AWS GovCloud.
Disponibilité du compute Serverless sur AWS GovCloud :
- SQL Warehouse Serverless : Aperçu public
- Serverless compute pour les notebooks, les jobs et les Lakeflow pipelines : Aperçu public
Vous êtes seul responsable de vérifier que des informations sensibles ne sont jamais saisies dans les champs de saisie définis par les clients, tels que les noms de Workspace, les noms de Ressources compute, les tags, les noms de Job, les noms d'exécution de Job, les noms de réseau, les noms d'identifiants, les noms de comptes de stockage et les identifiants ou URL de repository Git. Ces champs peuvent être stockés, traités ou consultés en dehors de la limite de conformité.
Support régional des fonctionnalités
Ce tableau présente la disponibilité des fonctionnalités pour la norme de conformité sélectionnée dans toutes les régions Databricks prises en charge. Certaines fonctionnalités peuvent être répertoriées comme disponibles avant d'être réellement publiées.
Fonctionnalité |
|
|---|---|
AI Functions : Classification | |
AI Functions - Analyse des documents | |
AI Functions - Extraction d'informations | |
AI Functions – Préparer la recherche | |
AI Runtime interactif | |
Détection d'anomalies | |
Classic Compute | ✓ |
Salles blanches | |
Classification des données | |
Databricks Apps | ✓ |
Databricks Genie pour Microsoft Teams | |
Databricks Genie pour Slack | |
Databricks One | ✓ |
Default Stockage | |
Mode Genie Agent | ✓ |
Genie Code | ✓ |
Mode Agent Genie Code | ✓ |
Agent de tableau de bord Genie Code | ✓ |
Genie Spaces | ✓ |
Assistant de connaissances | |
Autoscaling Lakebase | |
Lakeflow Connect - Confluence | ✓ |
Lakeflow Connect – Dynamics 365 | |
Lakeflow Connect - GA4 | |
Lakeflow Connect - Google Ads | ✓ |
Lakeflow Connect – HubSpot | ✓ |
Lakeflow Connect - Meta Ads | ✓ |
Lakeflow Connect – MySQL | ✓ |
Lakeflow Connect - NetSuite | |
Lakeflow Connect - PostgreSQL | ✓ |
Lakeflow Connect – SFTP | ✓ |
Lakeflow Connect-Salesforce | ✓ |
Lakeflow Connect - ServiceNow | ✓ |
Lakeflow Connect - SharePoint | |
Lakeflow Connect — TikTok Ads | ✓ |
Lakeflow Connect - Workday HCM | ✓ |
Lakeflow Connect – Rapports Workday (RaaS) | ✓ |
Lakeflow Connect – Zendesk Support | ✓ |
Lakeflow Connect - Zerobus Ingest | ✓ |
Tâches Lakeflow | ✓ |
Editor LakeFlow Pipelines | ✓ |
Monitoring du Lakehouse | ✓ |
MLflow sur Databricks | ✓ |
Serveurs MCP gérés | ✓ |
Model Serving - Passerelle IA (v1) | ✓ |
Model Serving - Garde-fou d'IA | |
Model Serving - AI Playground | |
Model Serving - Modèles personnalisés | ✓ |
Model Serving - Modèles externes | ✓ |
Model Serving - Fonction d'IA (ai_query) des modèles de fondation | |
Model Serving – Modèles de fondation par jeton | ✓ |
OpenSharing | ✓ |
OpenSharing SecureConnect | |
Optimisation prédictive | ✓ |
Serverless jobs, workflows et notebooks | ✓ |
LakeFlow Pipelines Serverless | ✓ |
Serverless SQL Warehouse | ✓ |
Workspace Serverless | |
Agent superviseur | |
Vector Search (Standard) | ✓ |
Vector Search (optimisé pour le stockage) |