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セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーのベストプラクティス

Databricks on Google Cloud のセキュリティ ベスト プラクティスと脅威モデルは、Security & Trust Center から PDF ドキュメントとしてダウンロードできます。この記事のセクションでは、この柱の原則に沿って PDF で見つけることができるベスト プラクティスを一覧表示します。

1. 最小限の特権を使用して ID とアクセスを管理する​

  • 多要素認証の活用
  • SCIM を使用してユーザーとグループを同期する
  • 管理者ユーザーの数を制限する
  • 管理アカウント間で職務分掌を徹底する
  • ワークスペース管理者を制限する
  • 最小特権の原則に従ってアクセスを管理する
  • OAuth トークン認証を使用する
  • トークン管理の強制
  • クラスタリングの作成権限を制限する
  • Use コンピュート ポリシー
  • サービスプリンシパルを使用して、管理タスクと本番運用ワークロードを実行します
  • ユーザー分離に対応したコンピュートを使う
  • シークレットを安全に保存して使用する
  • デプロイ後のセキュリティ強化手順を検討する

詳細は、この記事の冒頭で参照されているPDFに記載されています。

2。転送中と保存中のデータを保護します​

  • Unity Catalog によるデータガバナンスの一元化
  • データ分離モデルを計画する
  • DBFSでの本番運用データの保存は避ける
  • GCSバケットを保護し、パブリックアクセスを防止
  • VPC Service Controls を使用する
  • 論理的な削除で GCS データを保護
  • デュアルリージョンでGCSデータをバックアップ
  • マネージドサービスの顧客管理キーの構成
  • ストレージの顧客管理キーを構成する
  • Delta Sharing を使用する
  • Delta Sharing 受信者トークンの有効期間を構成する
  • さらに、Advanced Encryption Standard(AES)を使用して保存中の機密データを暗号化します
  • ワークスペース内のデータ流出防止設定を活用する

詳細は、この記事の冒頭で参照されているPDFに記載されています。

3. ネットワークを保護し、エンドポイントを保護する​

  • 顧客管理VPCを使用する
  • IP アクセス リストの設定
  • GCP Private Service Connectを利用する
  • ネットワーク流出防止策を実装
  • 機密性の高いワークロードを異なるネットワークに分離
  • サーバレス コンピュート アクセス用のファイアウォールを構成する
  • 貴重なコードベースへのアクセスを信頼できるネットワークのみに制限

詳細は、この記事の冒頭で参照されているPDFに記載されています。

4. コンプライアンスとデータプライバシーの要件を満たす​

  • コンピュートを定期的に再開する
  • 機密性の高いワークロードを異なるワークスペースに分離する
  • Unity Catalog のセキュリティ保護可能なリソースを特定のワークスペースに割り当てる
  • きめ細かなアクセス制御を実装
  • タグの適用
  • リネージを使う
  • Databricks の担当者のワークスペースへのアクセスを制御および監視
  • ディザスタリカバリ戦略の実装とテスト

詳細は、この記事の冒頭で参照されているPDFに記載されています。

5. システムセキュリティの監視​

  • システムテーブルの活用
  • GCP Cloud Audit Logsによるシステムアクティビティのモニタリング
  • 詳細な監査ログを有効にする
  • Git フォルダーでコード バージョンを管理する
  • 信頼できるコードリポジトリへの使用制限
  • Infrastructure-as-Codeによるインフラストラクチャのプロビジョニング
  • CI/CD によるコードの管理
  • 制御ライブラリのインストール
  • 信頼できるまたは信頼できるソースからのモデルとデータのみを使用してください
  • DevSecOpsプロセスの実装
  • タグ付けをコストモニタリングとチャージバック戦略の一部として活用
  • 予算を使用してアカウントの支出を監視する
  • 組織ポリシーの使用

詳細は、この記事の冒頭で参照されているPDFに記載されています。

追加のリソース​

- Databricks AI Security Framework (DASF)をダウンロードして確認し、実際の攻撃シナリオに基づいて AI セキュリティの脅威を軽減する方法を理解する

に最終更新