Security and Trust Center
La sicurezza dei tuoi dati è la nostra priorità
Sappiamo che i dati sono una delle risorse più preziose e devono essere sempre protetti: per questo la sicurezza viene integrata in ogni livello della Databricks Lakehouse Platform. La nostra trasparenza consente di rispettare le normative, sfruttando nel contempo i vantaggi della piattaforma.
— Tom Mulder, Lead Data Scientist in Wehkamp
— Jeff Feldman, CTO di Arden Street Labs
— Credit Suise case study
Fiducia
La nostra piattaforma affidabile è stata costruita integrando la sicurezza lungo tutto il ciclo di vita di fornitura e sviluppo del software. Seguiamo rigorose pratiche di sicurezza operativa come test di penetrazione, valutazioni di vulnerabilità e stretto controllo sugli accessi interni. Crediamo che la trasparenza sia la chiave per ottenere la fiducia: condividiamo pubblicamente le nostre modalità operative e lavoriamo a stretto contatto con clienti e partner per rispondere alle loro esigenze di sicurezza.
Impegno contrattuale
Oltre alla documentazione e alle best practice che trovate sul nostro Security & Trust Center, forniamo a tutti i nostri clienti anche un impegno contrattuale per la sicurezza. Questo impegno è sancito nel Security Addendum, che fa parte del nostro contratto con il cliente. Il Security Addendum descrive in modo chiaro una serie di misure e pratiche di sicurezza che seguiamo per proteggere i dati.
Gestione della vulnerabilità
Rilevare e correggere velocemente software vulnerabili è una delle responsabilità più importanti per qualsiasi fornitore di software o servizi, sia che la vulnerabilità riguardi il proprio codice, sia che interessi un software che si utilizza. Prendiamo molto sul serio questa responsabilità e nel Security Addendum forniamo indicazioni sulle tempistiche di intervento.
Internamente utilizziamo numerosi strumenti di scansione di sicurezza fra i più noti per individuare vulnerabilità nella piattaforma. Databricks utilizza anche servizi di terze parti per analizzare siti Internet esposti al pubblico e individuare potenziali rischi. Le vulnerabilità di severità 0, come le falle zero-day che vengono sfruttate attivamente, vengono trattate con la massima urgenza e la loro correzione ha la priorità su tutti gli altri interventi.
Test di penetrazione e Bug Bounty
Eseguiamo test di penetrazione attraverso una combinazione di team interni di protezione contro gli attacchi, collaudatori qualificati di terze parti e un programma Bug Bounty pubblico attivo tutto l'anno. Solitamente effettuiamo 8-10 test di penetrazione con terze parti esterne e 15-20 test di penetrazione interni ogni anno. Condividiamo pubblicamente il rapporto sui test di terze parti su tutta la piattaforma nell'ambito del nostro pacchetto Due Diligence.
Siamo impegnati ad aiutare i clienti ad acquisire fiducia nei carichi di lavoro che eseguono su Databricks. Se il tuo team vuole effettuare un test di penetrazione su Databricks, ti invitiamo a:
- eseguire scansioni di vulnerabilità nei sistemi data plane che si trovano sull'account del tuo fornitore di servizi cloud;
- eseguire test sul tuo stesso codice, a condizione che tali test siano interamente contenuti nel data plane (o altri sistemi) sull'account del fornitore di servizi cloud e che valutino i controlli;
- partecipare al programma Bug Bounty.
Unisciti al programma Databricks Bug Bounty tramite il canale agevolato di HackerOne e ottieni accesso a un'installazione di Databricks che non viene utilizzata dai clienti.
Accesso interno
Applichiamo politiche e controlli rigorosi sull'accesso dei nostri dipendenti ai nostri sistemi di produzione, agli ambienti e ai dati dei clienti.
È richiesta un'autenticazione a più fattori per accedere alle console principali dell'infrastruttura, ad esempio le console dei fornitori di servizi cloud (AWS, GCP e Azure). Databricks attua politiche e procedure per evitare l'uso di credenziali esplicite come password o chiavi API, laddove possibile. Ad esempio, solo addetti alla sicurezza incaricati possono elaborare richieste di eccezioni per nuovi ruoli di IAM Principal o politiche su AWS.
I dipendenti di Databricks possono accedere a un sistema di produzione solo in circostanze molto particolari. Qualsiasi accesso richiede l'autenticazione tramite un sistema realizzato da Databricks che convalida l'accesso ed esegue verifiche delle politiche di sicurezza. L'accesso richiede che i dipendenti siano sulla nostra VPN, mentre la nostra soluzione SSO (Single Sign-On) richiede l'autenticazione a più fattori. Maggiori informazioni →
I nostri standard di sicurezza interni prevedono la separazione dei compiti ovunque sia possibile. Ad esempio, centralizziamo il processo di autenticazione e autorizzazione del nostro fornitore di identità cloud per separare l'autorizzazione all'accesso (Mary dovrebbe accedere a un sistema) dalla concessione dell'accesso (Mary ora può accedere a un sistema).
Diamo priorità all'accesso con privilegio minimo, sia nei sistemi interni, sia per il nostro accesso a sistemi di produzione. Il privilegio minimo è integrato esplicitamente nelle nostre politiche interne e si rispecchia nelle nostre procedure. Ad esempio, la maggior parte dei clienti può controllare l'accesso dei dipendenti di Databricks al loro spazio di lavoro, mentre noi applichiamo automaticamente numerosi controlli prima di concedere l'accesso e revochiamo automaticamente l'accesso dopo un periodo di tempo limitato.
Maggiori informazioni →
Ciclo di sviluppo sicuro del software
Databricks segue un ciclo di sviluppo del software (SDLC) che integra la sicurezza in tutti i passaggi, dalla richiesta delle feature al monitoraggio in produzione, con il supporto di strumenti concepiti per tracciare una feature lungo tutto il ciclo di vita. Eseguiamo la scansione automatica di sicurezza su sistemi, librerie e codice, oltre al tracciamento automatizzato delle vulnerabilità.
Databricks sfrutta un Ideas Portal che tiene traccia delle richieste di feature e consente votazioni da parte di clienti e dipendenti. Il nostro processo di design delle feature integra riservatezza e sicurezza "by design". Dopo una valutazione iniziale, le feature ad alto impatto vengono sottoposte a Security Design Review da un esperto di sicurezza in progettazione, oltre a eseguire la modellazione delle minacce e altri controlli specifici per la sicurezza.
Utilizziamo una metodologia di sviluppo agile e suddividiamo le nuove feature in molteplici sprint. Databricks non affida ad altri lo sviluppo della piattaforma Databricks e tutti gli sviluppatori devono svolgere la formazione per lo sviluppo di software sicuro, dimostrando di conoscere la OWASP Top 10 al momento dell'assunzione e poi nelle verifiche annuali. Dati e ambienti di produzione sono separati dagli ambienti di sviluppo, QA e staging. Tutto il codice viene inserito in un sistema di controllo sorgente che richiede l'accesso unico (SSO) con autenticazione a più fattori, con permessi granulari. Le richieste di fusione (merge) del codice richiedono l'approvazione da parte dei titolari della progettazione funzionale di ogni area coinvolta, e tutto il codice viene sottoposto a revisione paritaria (peer review).
Eseguiamo controlli di qualità (ad esempio test unitari e test completi) in diverse fasi del processo SDLC: alla fusione del codice, dopo la fusione del codice, al rilascio e in produzione. La nostra attività comprende test positivi, test di regressione e test negativi. Una volta effettuati i test, provvediamo a un monitoraggio su larga scala per individuare difetti, e gli utenti possono ricevere avvisi sulla disponibilità del sistema tramite la Status Page. In caso di un problema P0 o P1, l'automazione di Databricks attiva una metodologia di analisi delle cause profonde detta dei "5 perché", scegliendo un membro del team post-mortem per supervisionare la revisione, dopodiché vengono tracciate le attività di follow-up.
Utilizziamo gli strumenti migliori della categoria per individuare pacchetti o codice vulnerabili. L'automazione in un ambiente di produzione esegue scansioni di vulnerabilità del sistema operativo su host e contenitore autenticati e pacchetti installati, oltre a scansioni di analisi del codice dinamico e statico. Vengono creati automaticamente ticket di progettazione per qualsiasi vulnerabilità, assegnandoli ai team di competenza. Il team di sicurezza del prodotto classifica inoltre le vulnerabilità critiche per valutarne la gravità nell'architettura Databricks.
Databricks applica un processo formale di gestione dei rilasci che prevede una decisione go/no-go prima che il codice venga rilasciato. Le modifiche vengono sottoposte a test progettati per evitare regressioni e validare che le nuove funzionalità siano state testate su carichi di lavoro realistici. Inoltre, viene effettuato un rollout per fasi con monitoraggio per individuare problemi nelle fasi iniziali. Per implementare la separazione dei compiti, solo il nostro sistema di gestione delle implementazioni può rilasciare modifiche in produzione; inoltre, per tutte le implementazioni è richiesta l'approvazione di più persone.
Seguiamo il modello dell'infrastruttura immutabile, nel quale i sistemi vengono sostituiti invece che "rappezzati", per aumentare l'affidabilità e la sicurezza evitando il rischio di deriva della configurazione. Quando lanciamo nuove immagini di sistema o nuovo codice applicativo, trasferiamo i carichi di lavoro a nuove istanze insieme al nuovo codice. Questo vale sia per il control plane sia per il data plane (vedi la sezione "Funzionalità di sicurezza" per maggiori dettagli sull'architettura Databricks). Una volta che il codice è in produzione, un processo di verifica conferma che non vengano aggiunti, rimossi o modificati artefatti.
L'ultima fase del processo SDLC è la creazione della documentazione per il cliente. I documenti di Databricks vengono gestiti in modo analogo al codice, conservando la documentazione nello stesso sistema di controllo sorgente. Modifiche significative richiedono una revisione tecnica e la revisione da parte dei team della documentazione, prima di essere integrate e pubblicate.
Visita la sezione della documentazione →
| Accesso di rete | Cloud | |||||||||||||||||
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| Amministrazione di utenti e gruppi | Cloud | |||||||||||||||||
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| Gestione degli accessi | Cloud | |||||||||||||||||
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| Sicurezza dei dati | Cloud | |||||||||||||||||
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| Sicurezza del carico di lavoro | Cloud | |||||||||||||||||
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| Revisioni e registro | Cloud | |||||||||||||||||
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| Validazioni di sicurezza (conformità) | Cloud | |||||||||||||||||
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* Azure Databricks è integrato con Azure Active Directory, e Databricks su GCP è integrato con Google Identity. Questi non possono essere configurati in Databricks, ma si può configurare configure Azure Active Directory o Google Identity secondo necessità.
Architettura della piattaforma
L'architettura di Databricks Lakehouse è divisa in due piani separati per semplificare i permessi, evitare duplicazioni di dati e ridurre i rischi. Il control plane è il piano di gestione, dove Databricks esegue l'applicazione dello spazio di lavoro e gestisce notebook, configurazione e cluster. Tranne nel caso in cui si scelga di usare l'elaborazione senza server, il data plane gira all'interno dell'account del fornitore di servizi cloud, elaborando i dati senza estrarli dall'account. Databricks può essere incorporato nell'architettura di protezione contro l'esfiltrazione dei dati utilizzando funzionalità come VPC/VNet gestite dal cliente e opzioni della console di amministrazione che disabilitano l'esportazione.
Alcuni dati, come notebook, configurazioni, registri e informazioni degli utenti, sono presenti all'interno del control plane, ma queste informazioni sono crittografate a riposo nel control plane, e la comunicazione da e verso il control plane viene crittografata in transito. Inoltre si può scegliere dove risiedono alcuni dati. Ogni azienda può ospitare il proprio archivio di metadati relativi alle tabelle di dati (Hive metastore), conservare i risultati delle query sull'account del fornitore di servizi cloud (CSP), e decidere se utilizzare l'interfaccia Databricks Secrets API.
Supponiamo che un data engineer acceda a Databricks e scriva un notebook che trasforma dati grezzi in Kafka in un set di dati normalizzato, inviato poi a uno storage come Amazon S3 o Azure Data Lake Storage. Sei passaggi per raggiungere questo obiettivo:
- Il data engineer si autentica, tramite Single Sign-On se desiderato, sull'interfaccia utente web di Databricks nel control plane, ospitato sull'account Databricks.
- Mentre il data engineer scrive il codice, il browser lo invia al control plane. Anche le richieste JDBC/ODBC seguono lo stesso percorso, con autenticazione tramite token.
- Una volta pronto, il control plane usa le API del fornitore di servizi cloud per creare un cluster Databricks, costituito da nuove istanze sul data plane, nell'account CSP dell'azienda. Gli amministratori possono applicare politiche di cluster per attivare profili di sicurezza.
- Una volta lanciate le istanze, il cluster manager invia il codice del data engineer al cluster.
- Il cluster preleva i dati da Kafka sull'account CSP, trasforma i dati all'interno dell'account aziendale e li scrive in uno storage nell'account.
- Il cluster riporta lo stato ed eventuali output al cluster manager.
Il data engineer non si deve preoccupare di molti dettagli: deve solo scrivere il codice e Databricks si occuperà di eseguirlo.
Conformità
Clienti in tutto il mondo affidano a noi i loro dati più sensibili. Databricks ha implementato controlli per soddisfare le esigenze uniche di conformità di settori industriali altamente regolamentati.
Pacchetto Due Diligence
Per effettuare revisioni della sicurezza in modalità self-service, si può scaricare il pacchetto Due Diligence. Questo pacchetto contiene documenti di conformità come le nostre certificazioni ISO e la lettera di conferma del test di penetrazione annuale. Inoltre, il team clienti di Databricks è a disposizione per fornire copie della nostra Enterprise Security Guide e del report SOC 2 Type II.
DownloadCertificazioni e standard
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Per capire come Databricks si inquadra nel contesto regolatorio di ciascuna organizzazione, abbiamo preparato FAQ e documenti che illustrano in modo molto trasparente l'approccio di Databricks alla privacy.
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Se hai ricevuto SPAM o comunicazioni che ritieni siano fraudolente, o che abbiano contenuti inappropriati, impropri o dannosi (malware), contatta SUBITO Databricks.
Come leggere un report di scansione di vulnerabilità interne per un prodotto Databricks
Per aiutare ad analizzare un report di scansione di vulnerabilità, invia una richiesta di assistenza attraverso il canale di assistenza di Databricks, indicando la versione del prodotto, eventuali configurazioni specifiche, l'esito del report e come è stata effettuata la scansione.
Scopri come un CVE impatta sullo spazio di lavoro o sul runtime di Databricks
Se desideri informazioni sull'impatto di un CVE di terze parti o un CVE di Databricks, invia una richiesta di assistenza attraverso il canale di assistenza di Databricks, fornendo la descrizione del CVE, il livello di severità e i riferimenti trovati sul National Vulnerability Database
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Se hai trovato una vulnerabilità riproducibile in uno dei nostri prodotti, vogliamo essere informati per risolvere il problema. Partecipa al nostro programma Bug Bounty pubblico promosso da HackerOne.
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HIPAA è un regolamento in vigore negli Stati Uniti che prevede svariate protezioni per dati sanitari sensibili. Databricks prevede opzioni di implementazione conformi a HIPAA.
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