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PCI DSS v4.0

Cette page décrit les contrôles de conformité PCI DSS v4.0 dans Databricks.

Présentation de la norme PCI DSS

La norme PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) est une norme mondiale pour les organisations qui stockent, traitent ou transmettent les informations de carte de crédit. Elle impose des contrôles de sécurité stricts pour protéger les données des titulaires de carte.

Points clés

  • S'applique aux commerçants et aux fournisseurs de services traitant les données de carte de paiement.
  • Nécessite des évaluations régulières des vulnérabilités et des tests d'intrusion.
  • Applique le chiffrement, les contrôles d’accès et le monitoring.

Activez les contrôles de conformité PCI DSS

Pour configurer votre workspace afin de prendre en charge le traitement des données régies par la norme PCI DSS, le workspace doit avoir le profil de sécurité de la conformité activé. Seules des fonctionnalités en préversion spécifiques sont prises en charge pour le traitement des données réglementées. Pour plus de détails sur le profil de sécurité de la conformité, les fonctionnalités d'aperçu prises en charge et les régions prises en charge, consultez le profil de sécurité de la conformité.

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.

Pour activer les contrôles de conformité PCI, consultez Configurer les paramètres de sécurité et de conformité améliorés.

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

ap-northeast-1

ap-northeast-2

ap-southeast-1

ap-southeast-2

ap-southeast-3

ap-south-1

ca-central-1

eu-central-1

eu-west-1

eu-west-2

eu-west-3

sa-east-1

us-east-1

us-east-2

us-west-1

us-west-2

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)

Fonctionnalité

ap-northeast-1

ap-northeast-2

ap-southeast-1

ap-southeast-2

ap-southeast-3

ap-south-1

ca-central-1

eu-central-1

eu-west-1

eu-west-2

eu-west-3

sa-east-1

us-east-1

us-east-2

us-west-1

us-west-2

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)