Kanada Schutzstufe B

Diese Seite beschreibt die Compliance-Kontrollen der Kategorie "Canada Protected B" in Azure Databricks.

Kanada Geschützte B-Übersicht

CcCS Medium (Protected B) Compliance bezieht sich auf die Einhaltung der Anforderungen des Kanadischen Zentrums für Cyber Security für die Behandlung und den Schutz vertraulicher Regierungsinformationen, die als "Geschützt B" klassifiziert sind. Dieser Standard beschreibt Kontrollen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, gewährleistung der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen mit mittlerer Wirkung.

Wichtige Punkte

  • Entwickelt für kanadische Regierungsarbeitslasten mit mittlerer Vertraulichkeit.
  • Konzentriert sich auf den Schutz von Daten vor Kompromittierung, Verlust oder unbefugter Offenlegung.
  • Erfordert bestimmte technische und organisatorische Kontrollen.

Aktivieren Sie die Konformitätskontrollen für Canada Protected B

Um Ihren Arbeitsbereich so zu konfigurieren, dass die Verarbeitung von Daten unterstützt wird, die durch den Canada Protected B-Standard geregelt werden, erfordert Databricks, dass der Arbeitsbereich das Compliancesicherheitsprofil ermöglicht.

Von Bedeutung

Um serverloses Berechnen mit Canada Protected B-Workloads zu verwenden, müssen Sie eine Basisumgebung verwenden, die Die Umgebungsversion 5 oder höher enthält. Wenn Sie keine kompatible Basisumgebung auswählen, wird die serverlose Berechnung nicht gestartet, wenn das Kanada Protected B-Compliancesicherheitsprofil aktiviert ist. Informationen zum Auswählen einer Basisumgebung finden Sie unter Konfigurieren der serverlosen Umgebung.

Für die Verarbeitung regulierter Daten werden nur bestimmte Vorschaufeatures unterstützt. Ausführliche Informationen zum Compliancesicherheitsprofil, unterstützten Vorschaufeatures und unterstützten Regionen finden Sie unter Compliancesicherheitsprofil.

Sie sind allein dafür verantwortlich, zu überprüfen, ob vertrauliche Informationen nie in benutzerdefinierte Eingabefelder eingegeben werden, z. B. Arbeitsbereichsnamen, Computeressourcennamen, Tags, Auftragsnamen, Auftragsausführungsnamen, Netzwerknamen, Anmeldeinformationsnamen, Speicherkontonamen und Git-Repository-IDs oder URLs. Diese Felder können außerhalb der Compliancegrenze gespeichert, verarbeitet oder darauf zugegriffen werden.

Informationen zum Aktivieren von Canada Protected B Compliance-Steuerelementen finden Sie unter Konfigurieren erweiterter Sicherheits- und Complianceeinstellungen.

Regionale Unterstützung für Funktionalitäten

Diese Tabelle zeigt die Featureverfügbarkeit für den ausgewählten Compliancestandard in allen unterstützten Databricks-Regionen. Einige Features werden möglicherweise als verfügbar aufgeführt, bevor sie tatsächlich veröffentlicht werden.

Funktion canadacentral canadaeast
KI-Funktionen – Klassifizierung
KI-Funktionen – Dokumentanalyse
KI-Funktionen - Informationsextraktion
Anomalieerkennung
Classic Compute
Reinräume
Datenklassifizierung
Databricks-Apps
Databricks One
Standardspeicher
Genie-Agentenmodus
Genie-Code
Genie Code Agentenmodus
Genie Code Dashboard Agent
Genie-Räume
Wissensassistent
Autoskalierung von Lakebase
Lakeflow Connect - Confluence
Lakeflow Connect - Dynamics 365
Lakeflow Connect - GA4
Lakeflow Connect - Google Ads
Lakeflow Connect - HubSpot
Lakeflow Connect – Metaanzeigen
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 - Workday Reports (RaaS)
Lakeflow Connect - Zendesk Support
Lakeflow Connect - Zerobus Ingest
Lakeflow-Aufträge
Lakeflow-Pipeline-Editor
Lakehouse-Überwachung
MLflow auf Databricks
Verwaltete MCP-Server
Modellbereitstellung – KI-Gateway
Modellbereitstellung - KI-Schutzgeländer
Modellbereitstellung - KI-Spielplatz
Modellbereitstellung – Benutzerdefinierte Modelle
Modellbereitstellung – externe Modelle
Modelbereitstellung - Foundation Models AI Funktion (ai_query)
Modellbereitstellung - Foundation Models Bezahlung pro Token
Prädiktive Optimierung
Serverlose Aufträge/Workflows/Notizbücher
Serverless Lakeflow Pipelines
Serverlose SQL-Warehouses
Serverloser Arbeitsbereich
Supervisor-Agent
Vektorsuche (Standard)
Vektorsuche (Speicher optimiert)