Данные, конфиденциальность и безопасность для аналитики документов

Это важно

Для удобства предоставляются только переводы, отличные от английского языка. Ознакомьтесь с EN-US версией этого документа для окончательной версии.

В этой статье содержатся сведения о том, как аналитика документов обрабатывает данные. Аналитика документов разработана с учетом соответствия требованиям, конфиденциальности и безопасности. Однако вы несете ответственность за его использование и реализацию этой технологии. Вы несете ответственность за соблюдение всех применимых законов и правил в вашей юрисдикции.

Как аналитика документов обрабатывает данные?

Проверка подлинности (с помощью ключей подписки или API)

Наиболее распространенным способом проверки подлинности доступа к Document Intelligence является использование ключа API аналитики документов клиента. Каждый запрос к URL-адресу службы должен содержать заголовок проверки подлинности. Этот заголовок передает ключ API (или маркер, если применимо), который используется для проверки подписки на службу или группу служб. Дополнительные сведения см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

Обеспечьте безопасность данных в процессе передачи (для сканирования)

Все конечные точки служб ИИ Azure, включая URL-адреса API аналитики документов, используют URL-адреса HTTPS для шифрования данных во время передачи. Клиентская операционная система должна поддерживать протокол TLS 1.2 для вызова конечных точек. Дополнительные сведения см. в статье "Безопасность служб искусственного интеллекта Azure".

Шифрует входные данные для обработки

Входящие данные обрабатываются в том же регионе, где был создан ресурс аналитики документов. При отправке документов в операцию интеллектуального анализа документов запускается процесс анализа документа для извлечения всего текста и выявления структуры и ключевых данных в документе. Данные и результаты временно шифруются и хранятся в службе хранилища Azure.

Получение результатов

Операция "Получить результаты анализа" проходит проверку подлинности в том же ключе API, который использовался для вызова операции "Анализ", чтобы гарантировать, что другие клиенты не смогут получить доступ к данным. Он возвращает состояние завершения задания анализа, когда состояние отображается как завершенное, операция также возвращает извлеченные результаты в формате JSON.

Данные, хранящиеся в аналитике документов

Для всех анализов: чтобы упростить асинхронный анализ и проверить состояние завершения и вернуть извлеченные результаты клиенту после завершения, данные и извлеченные результаты хранятся временно в службе хранилища Azure в одном регионе. Все клиенты в одном регионе совместно используют временное хранилище. Данные клиента логически изолированы от других клиентов с помощью подписки Azure и учетных данных API.

Для моделей, созданных клиентами: Функция создания пользовательских моделей позволяет клиентам строить пользовательские модели из обучающих данных, которые хранятся в расположениях клиентского хранилища Blob Azure. Промежуточные выходные данные после анализа и маркировки хранятся в том же расположении. Обученные пользовательские модели хранятся в хранилище Azure в том же регионе и логически изолированы с помощью своей подписки Azure и учетных данных API.

Удаляет данные: ответ анализа хранится в течение 24 часов после завершения операции для получения. Клиенты могут удалять результаты анализа в любое время, используя API Delete Analyze Result. После успешного получения результатов анализа вызов API удаления результатов окончательно очищает эти результаты. Это действие применяется ко всем моделям.

Дополнительные сведения о обязательствах по обеспечению конфиденциальности и безопасности см. в Центре управления безопасностью Майкрософт.