PCI DSS v4.0
Esta página descreve os controles do PCI DSS v4.0 compliance em Databricks.
Visão geral do PCI DSS
O PCI DSS (Payment Card indústrias Data Security Standard) é um padrão global para organizações que armazenam, processam ou transmitem informações de cartões de crédito. Ele exige controles de segurança rígidos para proteger os dados do titular do cartão.
pontos-chave
- Aplica-se a comerciantes e provedores de serviços que lidam com dados de cartões de pagamento.
- Requer avaliações regulares de vulnerabilidade e testes de penetração.
- Aplica criptografia, controles de acesso e monitoramento.
Habilite os controles do PCI DSS compliance
Para configurar o site workspace para suportar o processamento de dados regulamentados pelo padrão PCI DSS, o workspace deve ter o perfil de segurança compliance ativado. Somente recursos de visualização específicos são suportados para o processamento de dados regulamentados. Para obter detalhes sobre o perfil de segurança compliance, recurso de visualização suportado e regiões suportadas, consulte perfil de segurança de conformidade.
É de sua inteira responsabilidade garantir que informações confidenciais nunca sejam inseridas em campos de entrada definidos pelo cliente, como nomes workspace , nomes de recursos compute , tags, nomes de tarefas, nomes de execução de tarefas, nomes de redes, nomes de credenciais, nomes account de armazenamento e IDs ou URLs de repositórios Git . Esses campos podem ser armazenados, processados ou acessados fora do limite compliance .
Para ativar os controles da PCI compliance, consulte Configure enhanced security and compliance settings.
Apoio regional para recursos
Esta tabela mostra a disponibilidade de recursos para o padrão compliance selecionado em todas as regiões Databricks suportadas. Alguns recursos podem ser listados como disponíveis antes de serem efetivamente lançados.
Recurso |
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AI Functions - Classificação | |||||||||||||||
AI Functions - Análise de Documentos | |||||||||||||||
AI Functions - Extração de informação | |||||||||||||||
AI Functions - Preparação da Busca | |||||||||||||||
Detecção de anomalia | |||||||||||||||
Computação clássica | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Clean Rooms | |||||||||||||||
Classificação de dados | |||||||||||||||
Databricks Apps | |||||||||||||||
Armazenamento padrão | |||||||||||||||
genie | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ModeAgente Genie | |||||||||||||||
Genie Code | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ModeAgente Genie Code | |||||||||||||||
Agente do painel de controle do Genie Code | |||||||||||||||
Espaços Genie | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Assistente de conhecimento | |||||||||||||||
Escala automática Lakebase | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Confluência | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Dynamics 365 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
LakeFlow Connect - GA4 | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Anúncios do Google | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - HubSpot | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Meta Anúncios | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - MySQL | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
LakeFlow Connect - NetSuite | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - PostgreSQL | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
LakeFlow Connect - SFTP | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
LakeFlow Connect - Salesforce | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - ServiceNow | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - SharePoint | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
LakeFlow Connect - Anúncios do TikTok | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Workday HCM | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Relatórios do Workday (RaaS) | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Suporte Zendesk | |||||||||||||||
LakeFlow Connect - Ingestão Zerobus | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Jobs do Lakeflow | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Editor LakeFlow Pipelines | |||||||||||||||
Monitoramento do lakehouse | |||||||||||||||
MLflow no Databricks | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
gerenciar Servidores MCP | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
servindo modelo - AI Gateway | |||||||||||||||
modelo confortável - AI Guardrail | |||||||||||||||
modelo interativo - AI Playground | |||||||||||||||
modelo privado - Modelos Personalizados | |||||||||||||||
modelo privado - Modelos Externos | |||||||||||||||
modelo prático - Função AI de modelos básicos (ai_query) | |||||||||||||||
modelo privado - Modelos de base Pay-Per-tokens | |||||||||||||||
Otimização preditiva | |||||||||||||||
Jobs sem servidor/fluxo de trabalho/Notebook | |||||||||||||||
LakeFlow Pipelinessem servidor | |||||||||||||||
Serverless SQL warehouses | |||||||||||||||
espaço de trabalho sem servidor | |||||||||||||||
Agente Supervisor | |||||||||||||||
Busca vetorial (padrão) | |||||||||||||||
Busca vetorial (otimizada para armazenamento) |