Контроль соответствия требованиям Корейского финансового института безопасности (K-FSI)

На этой странице описаны средства контроля соответствия требованиям Корейского института финансовой безопасности (K-FSI) в Azure Databricks.

Обзор K-FSI

Соответствие K-FSI относится к соответствию требованиям безопасности и нормативным требованиям, установленным Корейским институтом финансовой безопасности для финансовых учреждений и их поставщиков услуг. Это обеспечивает надежную защиту финансовых данных и соответствие местным нормативным требованиям.

Ключевые моменты

  • Применяется к финансовым организациям, работающим в Южной Корее.
  • Удовлетворяет требованиям к месту размещения данных, шифрованию и контролю доступа.
  • Обеспечивает согласование с корейскими финансовыми правилами.

Включить контроли соответствия K-FSI

Чтобы настроить рабочую область для поддержки обработки данных, регулируемых стандартом K-FSI, рабочая область должна иметь профиль безопасности соответствия требованиям. Для обработки регулируемых данных поддерживаются только определенные предварительные версии функций. Дополнительные сведения о профиле безопасности соответствия, поддерживаемых функциях предварительной версии и поддерживаемых регионах см. в разделе "Профиль безопасности соответствия".

Вы несете ответственность за проверку того, что конфиденциальная информация никогда не вводится в полях ввода, определенных клиентом, таких как имена рабочих областей, имена вычислительных ресурсов, теги, имена заданий, имена выполнения заданий, сетевые имена, имена учетных данных, имена учетных записей хранения и идентификаторы репозитория Git или URL-адреса репозитория. Эти поля могут храниться, обрабатываться или иметь доступ за пределами границы соответствия.

Сведения о включении элементов управления соответствием K-FSI см. в разделе "Настройка параметров повышенной безопасности и соответствия".

Региональная поддержка функций

В этой таблице показана доступность компонентов для выбранного стандарта соответствия во всех поддерживаемых регионах Databricks. Некоторые функции могут быть перечислены как доступные до их выпуска.

Функция koreacentral
Функции ИИ — классификация
Функции ИИ — анализ документов
Функции ИИ — извлечение сведений
Функции ИИ — поиск для подготовки
Интерактивная среда выполнения ИИ
Обнаружение аномалий
Чат в Genie One
Классические вычисления
Чистые комнаты
Классификация данных
Приложения Databricks
Databricks Genie для Microsoft Teams
Databricks Genie для Slack
Хранилище по умолчанию
Режим агента Genie
Код Genie
Режим агента кода в Genie
Агент панели мониторинга кода Genie
Genie One
Пространства Genie
Помощник по знаниям
Автомасштабирование Lakebase
Lakeflow Connect — Confluence
Lakeflow Connect — Dynamics 365
Lakeflow Connect — GA4
Lakeflow Connect — Google Ads
Lakeflow Connect — HubSpot
Lakeflow Connect — мета-реклама
Lakeflow Connect — MySQL
Lakeflow Connect — NetSuite
Lakeflow Connect — PostgreSQL
Lakeflow Connect — SFTP
Lakeflow Connect — Salesforce
Lakeflow Connect — ServiceNow
Lakeflow Connect — SharePoint
Lakeflow Connect — реклама TikTok
Lakeflow Connect — Workday HCM
Lakeflow Connect — Workday Reports (RaaS)
Lakeflow Connect — поддержка Zendesk
Lakeflow Connect — Импорт Zerobus
Задания Lakeflow
Редактор конвейеров Lakeflow
Мониторинг Лейкхаус
** MLflow на платформе Databricks
Управляемые серверы MCP
Обслуживание моделей — шлюз ИИ (версия 1)
Обслуживание моделей — AI Guardrail
Обслуживание моделей — игровая площадка ИИ
Обслуживание моделей — пользовательские модели
Обслуживание моделей — внешние модели
Обслуживание моделей — функция ИИ моделей (ai_query)
Развертывание основных моделей — оплата за каждый токен
OpenSharing
OpenSharing SecureConnect
Прогнозная оптимизация
SQL-хранилища в реальном времени
Бессерверные задания, рабочие процессы и записные книжки
Бессерверные конвейеры Lakeflow
Бессерверные хранилища SQL
Бессерверная рабочая область
Агент руководителя
Шлюз искусственного интеллекта Unity
Векторный поиск (стандартный)
Векторный поиск (оптимизировано для хранилища)