Databricksのオープンソースセキュリティ強化！
Databricksの製品セキュリティチームは、その製品のセキュリティと完全性を確保することに深く取り組んでいます。これらの製品は、さまざまなオープンソースプロジェクトの上に構築され、それらと統合されてい ます。これらのオープンソースの基盤の重要性を認識し、チームはこれらのプロジェクトのセキュリティに積極的に貢献し、その結果、Databricks製品とオープンソースエコシステム全体のセキュリティ姿勢を向上させています。このコミットメントは、脆弱性の特定と報告、パッチの提供、オープンソースプロジェクトのセキュリティレビューと監査への参加など、いくつかの主要な活動を通じて具体化されています。これにより、Databricksは自社の製品を保護するだけでなく、依存しているオープンソースプロジェクトのレジリエンスとセキュリティを支援します。 このブログでは、チームが発見したいくつかの脆弱性の技術的詳細を概説します。 CVE-2022-26612 : Hadoop FileUtil unTarUsingTarシェルコマンドイン
Databricks Data Intelligence Platformのためのセキュリティベストプラクティス
Databricksでは、データが最も価値のある資産の一つであることを理解しています。当社の製品とセキュリティチームは協力して、セキュリティリスクに対抗し、コンプライアンスの義務を満たすことができるエンタープライズグレードの データインテリジェンスプラットフォーム を提供します。過去1年間で、 Azure Private Link for Databricks SQL Serverless によるデータアクセスの保護、 Azure firewall support for Workspace storage によるデータのプライバシー保護、 Azure confidential computing による使用中のデータ保護、 FedRAMP...
Lakehouse Monitoring 一般提供開始：インテリジェントなデータ品質のプロファイリング、診断、実施
Data and AI Summitで、我々は Databricks Lakehouse Monitoring の一般提供開始を発表しました。データとAIの監視に対する統一的なアプローチにより、 Databricks Data Intelligence Platform 内で直接プロファイルを作成し、診断し、品質を強制することが容易になります。これは直接 Unity Catalog 上に構築されており、Lakehouse Monitoring ( AWS | Azure )は追加のツールや複雑さを必要としません。ダウンストリームプロセスが影響を受ける 前に品質問題を発見することで、組織はデータへのアクセスを民主化し、データへの信頼を回復することができます。 なぜデータとモデルの品質が重要なのか...
Databricks が AWS GovCloud 上で FedRAMP High agency ATO を取得、現在パブリックプレビュー中
私たちは、Databricks on AWS GovCloudが現在 パブリックプレビュー 中 であること、そして最近、最初の FedRAMP® High Agency ATO を獲得したことを発表できることを嬉しく思います！ 国際武器取引規制（ITAR）およびHIPAAのユースケースをサポートする準備が整いました。間もなく国防総省影響レベル 5 (IL5) の暫定認可が得られる予定です。 本日の発表は、Databricks にとってエキサイティングな コンプライアンスマイルストーン の最新版です。 これは、FedRAMP Highのスポンサー機関とプレビューのお客様の功績を称えるものであり、 米国市民権移民サービス 、メディケアおよびメディケイドサービスセンター、米国食品医薬品局のような公共部門のお客様が、市民サービスの向上とミッションの成功を達成するためのデータインテリジェンスの約束を実現するための支援に重点を置いていることを反映しています。...
DatabricksデータインテリジェンスプラットフォームとHiddenLayerモデルスキャナによるサードパーティ製モデルの安全なデプロイ
イントロダクション 組織が機械学習、AI、および大規模言語モデル（LLM）を導入する能力は、「 モデル動物園 」の普及のおかげで近年加速しています。これは、画像認識、自然言語処理、社内チャットボット、アシスタントなどに関する最先端の能力を備えた事前トレーニング済みのモデル/LLM が含まれる Hugging Face や TensorFlow Hub などのパブリックリポジトリを指します。 サードパーティモデルのサイバーセキュリティリスク モデル動物園は便利ですが、悪意のある行為者が悪意のある利益のためにパブリックリポジトリのオープンな性質を悪用する可能性があります。 例えば、私たちのパートナーである HiddenLayer 社による最近の研究では、 公開されている機械学習モデルがランサムウェアによって武器化される可能 性や、攻撃者が HuggingFaceのサービス を乗っ取り、プラットフォームに提出されたモデルをハイジャックする可能性を特定しました。 これらのシナリオは、トロイの木馬によるモ デルと、モデルのサ
Databricks AIセキュリティフレームワーク（DASF）の紹介
Databricks AI Security Framework（DASF）バージョン1.0 のホワイトペーパーを発表できることを嬉しく思います！ このフレームワークは、ビジネス、IT、データ、AI、セキュリティの各グループのチームワークを向上させるように設計されています。 本書は、実際の攻撃観察に基づくAIセキュリティリ スクの知識ベースをカタログ化することで、AIとMLの概念を簡素化し、AIセキュリティに対する徹底的な防御アプローチを提供するとともに、すぐに適用できる実践的なアドバイスを提供します。 機械学習（ML）と生成AI（GenAI）は、イノベーション、競争力、従業員の生産性を高めることで、仕事の未来を変革します。 しかし、企業は人工知能（AI）技術を活用してビジネスチャンスを得ると同時に、データ漏洩や法規制の不遵守など、潜在的なセキュリティおよびプライバシーリスクを管理するという二重の課題に取り組んでいます。 このブログでは、DASFの概要、組織のAIイニシアチブを保護するためにDASFを活用する方法、
Azure Databricksによるデータ漏洩対策
前回のブログ では、 仮想ネットワークサービスエンドポイント または Private Link を使用して、Azure DatabricksからAzureデータサービスに安全にアクセスする方法について説明しました。 この記事では、これらのベストプラクティスのベースラインを前提として、データの流出を防止するために、ネットワークセキュリティの観点からAzure Databricksのデプロイを強化する方法について、詳細な手順をウォークスルーします。 Wikipedia によると データ漏洩は、マルウェアや悪意のある行為者がコンピュータから不正なデータ転送を行うことで発生します。一般に、データ漏洩またはデータエクスポートとも呼ばれます。データ漏洩は、データ窃盗の一形態とも考えられています。2000年以降、多くのデータ漏洩が発生し、世界中の企業の消費者信頼、企業評価、知的財産、政府の国家安全保障に深刻な損害を 与えました。 この問題は、企業が機密データ（PII、PHI、戦略的機密情報）をパブリッククラウドサービスで保管・
Databricks SQL Serverless向けのAzure Private LinkとAzure Storageファイアウォールの一般提供についてのお知らせ
2024年4月に予定されている Databricks SQL (DBSQL) Serverlessの Azure Private Linkサポートの一般提供を、 追加料金なしで ご利用いただけることをお知らせいたします。 また、安定した VNet サブネット ID による Azure Storage ファイアウォールのサポートが DBSQL Serverless で一般的に利用できるようになったことを発表できることを嬉しく思います。 このブログでは、DatabricksサーバーレスからAzure Storageアカウントのデータに安全にアクセスするための、2つの機能の概要と関連するベストプラクテ ィスを紹介します。...
SIEM検知ルールの進化：シンプルから洗練への旅
サイバー脅威とそれに対抗するツールはより洗練されたものになっています。 SIEMは20年以上の歴史があり、その間に大きく進化してきました。 当初はパターンマッチングと閾値ベースのルールに依存していたSIEMは、より高度なサイバー脅威に対処するために分析能力を向上させました。 「検知成熟度曲線」と呼ばれるこの進化は、セキュリティ運用が単純な警告システムから脅威の予測分析が可能な高度なメカニズムへと移行したことを示しています。 このような進歩にもかかわらず、最新のSIEMは、大規模なデータセットや長期的な傾向分析、機械学習によ る検出のためのスケーリングという課題に直面しており、複雑化する脅威要因の検出と対応に対する組織の能力が問われています。 そこでDatabricksがサイバーセキュリティチームを支援します。 Apache Spark™、MLflow、およびDeltaテーブルを搭載したDatabricksの統合アナリティクスは、企業の最新のビッグデータと機械学習のニーズを満たすために、コスト効率よく拡張できます。
Databricksをユーザが容易に利用できるようにするために、新しいIDとアクセス管理の機能強化を発表
Databricks のセットアップとスケールを簡素化する新しいアイデンティティとアクセス管理機能をご紹介します。Unity Catalogは Databricks Data Intelligence Platform におけるガバナンスの中心にあります。Unity Catalogの一部であるIDおよびアクセス管理機能は、以下の原則に基づいて設計されています： オンボーディング、管理、コラボレーションのための、セキュアでスケーラブル、かつ汎用的なアイデンティティおよびアクセス管理を構築します。 直感的で拡張可能な監査対応パーミッションを使用して、顧客がDatabricksへのアクセスを容易に制御できるようにします。 ブラウザおよび API アクセスのための、ワールドクラスで拡張性の高い認証を開発し、顧客およびパートナーが Databricks Data Intelligence Platform のパワーをシンプルかつ安全に活用できるようにします。 このブログでは、既存のアイデンティティおよびアクセス管理機能につ