Элементы управления соответствием в службе "Политика Azure" для Машинного обучения Azure
Статья Соответствие нормативным требованиям в политике Azure содержит созданные и управляемые корпорацией Майкрософт определения инициатив, называемые встроенными, для доменов соответствия и элементов управления безопасностью, которые связаны с различными стандартами соответствия. На этой странице перечислены домены соответствия и элементы управления безопасностью для Машинного обучения Azure. Вы можете назначить эти встроенные элементы для индивидуального управления безопасностью, чтобы обеспечить соответствие ресурсов Azure какому-либо определенному стандарту.
Заголовок каждого встроенного определения политики связан с определением политики на портале Azure. Перейдите по ссылке в столбце Версия политики, чтобы просмотреть исходный код в репозитории GitHub для службы "Политика Azure".
Внимание
Каждый элемент управления связан с одним или несколькими определениями Политики Azure. Эти политики могут помочь вам оценить уровень соответствия элементу управления. Но зачастую между элементом управления и одной или несколькими политиками не бывает полного или буквального соответствия. Поэтому статус Соответствует в Политике Azure относится только к самим политикам. Он не дает гарантии полного соответствия всем требованиям элемента управления. Кроме того, стандарт соответствия включает элементы управления, на которые сейчас не распространяются определения Политики Azure. Следовательно, сведения о соответствии в Политике Azure — это только частичное представление общего состояния соответствия. Связи между элементами управления и определениями соответствия нормативным требованиям Политики Azure для этих стандартов соответствия со временем могут меняться.
FedRAMP — высокий уровень
Дополнительные сведения о том, как доступные встроенные компоненты Политики Azure для всех служб Azure сопоставляются с этим стандартом соответствия, см. в статье Обеспечение соответствия нормативным требованиям для Политики Azure — FedRAMP High. Дополнительные сведения об этом стандарте см. в статье FedRAMP High.
FedRAMP — средний уровень
Дополнительные сведения о том, как доступные встроенные компоненты Политики Azure для всех служб Azure сопоставляются с этим стандартом соответствия, см. в статье Обеспечение соответствия нормативным требованиям для Политики Azure — FedRAMP Moderate. Дополнительные сведения об этом стандарте см. здесь.
Управление безопасностью в облаке Майкрософт
Тест безопасности облака Майкрософт предоставляет рекомендации по защите облачных решений в Azure. Сведения о том, как эта служба полностью сопоставляется с эталонным показателем безопасности Майкрософт, см. в файлах сопоставления Azure Security Benchmark.
Сведения о том, как доступные встроенные Политика Azure для всех служб Azure соответствуют этому стандарту соответствия, см. в статье Политика Azure соответствие нормативным требованиям — microsoft cloud security benchmark.
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| Сетевая безопасность | NS-2 | Защита облачных служб с помощью сетевых элементов управления | Машинное обучение Azure вычисления должны находиться в виртуальной сети. | 1.0.1 |
| Сетевая безопасность | NS-2 | Защита облачных служб с помощью сетевых элементов управления | Машинное обучение Azure рабочие области должны отключить доступ к общедоступной сети | 2.0.1 |
| Сетевая безопасность | NS-2 | Защита облачных служб с помощью сетевых элементов управления | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Управление удостоверениями | IM-1 | Использование централизованной системы удостоверений и проверки подлинности | Машинное обучение Azure вычисления должны иметь локальные методы проверки подлинности отключены | 2.1.0 |
| Защита данных | DP-5 | Использование параметра ключа, управляемого клиентом, для шифрования неактивных данных при необходимости | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 |
| Ведение журналов и обнаружение угроз | LT-3 | Включение ведения журнала для исследования безопасности | Журналы ресурсов в рабочих областях Машинное обучение Azure должны быть включены | 1.0.1 |
| Управление состоянием защиты и уязвимостью | PV-2 | Проведение аудита и внедрение безопасных конфигураций | Машинное обучение Azure вычислительных экземпляров необходимо повторно создать, чтобы получить последние обновления программного обеспечения | 1.0.3 |
NIST SP 800-171 R2
Дополнительную информацию о том, как доступные встроенные компоненты Политики Azure для всех служб Azure сопоставляются с этим стандартом соответствия, см. в статье Сведения о встроенной инициативе по соответствию требованиям стандарта NIST SP 800-171 R2. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. на странице описания NIST SP 800-171 R2 (специальной публикации Национального института стандартов и технологий).
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| Управление доступом | 3.1.1 | Ограничение доступа к системе для полномочных пользователей, процессов, действующих от имени полномочных пользователей, и устройств (включая другие системы) | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Управление доступом | 3.1.12 | Мониторинг сеансов удаленного доступа и управление ими. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Управление доступом | 3.1.13 | Используйте механизмы шифрования для защиты конфиденциальности сеансов удаленного доступа. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Управление доступом | 3.1.14 | Маршрутизация удаленного доступа через управляемые точки контроля доступа. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Управление доступом | 3.1.3 | Управление потоком контролируемой несекретной информации в соответствии с утвержденными авторизациями | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Защита системы и средств передачи данных | 3.13.1 | Мониторинг, контроль и защита обмена данными (т. е. информации, передаваемой или полученной системами организации) на внешних и основных внутренних границах систем организации | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Защита системы и средств передачи данных | 3.13.10 | Создание криптографических ключей и управление ими для шифрования в системах организации. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 |
| Защита системы и средств передачи данных | 3.13.2 | Применение проектов архитектуры, методик разработки программного обеспечения и принципов системной инженерии, обеспечивающих эффективность защиты информации в корпоративных системах. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Защита системы и средств передачи данных | 3.13.5 | Реализация подсетей для общедоступных компонентов системы, которые физически или логически отделены от внутренних сетей | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
NIST SP 800-53, ред. 4
Сведения о том, как встроенные политики службы "Политика Azure" для всех служб Azure отвечают требованиям этого стандарта, см. в статье Соответствие Политики Azure нормативным требованиям — NIST SP 800-53, ред. 4. См. дополнительные сведения о стандарте NIST SP 800-53, ред. 4.
NIST SP 800-53, ред. 5
Сведения о том, как встроенные политики службы "Политика Azure" для всех служб Azure отвечают требованиям этого стандарта, см. в статье Соответствие Политики Azure нормативным требованиям — NIST SP 800-53, ред. 5. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. здесь.
Тема облака NL BIO
Сведения о том, как доступные встроенные Политика Azure для всех служб Azure соответствуют этому стандарту соответствия, см. в Политика Azure сведения о соответствии нормативным требованиям для темы NL BIO Cloud. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. в разделе "Базовый уровень информационной безопасности для кибербезопасности для государственных организаций — цифровое правительство" (digitaleoverheid.nl).
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| C.04.6 Technical управление уязвимостями — временная шкала | C.04.6 | Технические недостатки можно устранить, своевременно выполняя управление исправлениями. | Машинное обучение Azure вычислительных экземпляров необходимо повторно создать, чтобы получить последние обновления программного обеспечения | 1.0.3 |
| Защита данных U.05.2 — криптографические меры | U.05.2 | Данные, хранящиеся в облачной службе, должны быть защищены до последнего состояния искусства. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 |
| Разделение данных U.07.1 — изолированный | U.07.1 | Постоянная изоляция данных — это архитектура с несколькими клиентами. Исправления реализуются в управляемом режиме. | Машинное обучение Azure вычисления должны находиться в виртуальной сети. | 1.0.1 |
| Разделение данных U.07.1 — изолированный | U.07.1 | Постоянная изоляция данных — это архитектура с несколькими клиентами. Исправления реализуются в управляемом режиме. | Машинное обучение Azure рабочие области должны отключить доступ к общедоступной сети | 2.0.1 |
| Разделение данных U.07.1 — изолированный | U.07.1 | Постоянная изоляция данных — это архитектура с несколькими клиентами. Исправления реализуются в управляемом режиме. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
| Доступ u.10.2 к ИТ-службам и данным — пользователи | U.10.2 | В рамках CSP доступ предоставляется администраторам. | Машинное обучение Azure вычисления должны иметь локальные методы проверки подлинности отключены | 2.1.0 |
| Доступ u.10.3 к ИТ-службам и данным — пользователи | U.10.3 | Доступ к ИТ-службам и данным может получить только пользователи с прошедшим проверку подлинности оборудованием. | Машинное обучение Azure вычисления должны иметь локальные методы проверки подлинности отключены | 2.1.0 |
| Доступ u.10.5 к ИТ-службам и данным — компетентный | U.10.5 | Доступ к ИТ-службам и данным ограничен техническими мерами и реализован. | Машинное обучение Azure вычисления должны иметь локальные методы проверки подлинности отключены | 2.1.0 |
| Криптослужбы U.11.3 — зашифрованные | U.11.3 | Конфиденциальные данные всегда шифруются с закрытыми ключами, управляемыми CSC. | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 |
| Ведение журнала и мониторинг u.15.1 — события регистрируются | U.15.1 | Нарушение правил политики записывается поставщиком служб CSP и CSC. | Журналы ресурсов в рабочих областях Машинное обучение Azure должны быть включены | 1.0.1 |
Резервная банк Индии ИТ-платформа для банков версии 2016
Сведения о том, как доступные встроенные Политика Azure для всех служб Azure соответствуют этому стандарту соответствия, см. в статье Политика Azure соответствие нормативным требованиям — RBI ITF Banks версии 2016. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. в статье RBI ITF Banks версии 2016 (PDF).
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| Расширенное управление обороной в режиме реального времени | Advanced Real-Timethreat Defenseand Management-13.4 | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 | |
| Исправление и уязвимость и управление изменениями | Исправление и уязвимость и управление изменениями-7.7 | Рабочие области Машинного обучения Azure должны использовать Приватный канал | 1.0.0 |
ENS (Испания)
Чтобы узнать, как доступные встроенные Политика Azure для всех служб Azure соответствуют этому стандарту соответствия, см. Политика Azure сведения о соответствии нормативным требованиям для Испании ENS. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. в статье CCN-STIC 884.
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| Операционная платформа | op.exp.2 | Операция | Машинное обучение Azure вычислительных экземпляров необходимо повторно создать, чтобы получить последние обновления программного обеспечения | 1.0.3 |
| Операционная платформа | op.exp.3 | Операция | Машинное обучение Azure вычислительных экземпляров необходимо повторно создать, чтобы получить последние обновления программного обеспечения | 1.0.3 |
| Операционная платформа | op.exp.7 | Операция | Журналы ресурсов в рабочих областях Машинное обучение Azure должны быть включены | 1.0.1 |
Системные и организационные элементы управления (SOC) 2
Сведения о том, как доступные встроенные Политика Azure для всех служб Azure соответствуют этому стандарту соответствия, см. в Политика Azure сведения о соответствии нормативным требованиям для системных и организационных элементов управления (SOC) 2. Дополнительные сведения об этом стандарте соответствия см. в разделе "Системные и организационные элементы управления" (SOC) 2.
| Домен | Идентификатор элемента управления | Заголовок элемента управления | Политика (портал Azure) |
Версия политики (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| Логические и физические контроль доступа | CC6.1 | Программное обеспечение для обеспечения безопасности, инфраструктуры и архитектуры логического доступа | Рабочие области Машинного обучения Azure должны быть зашифрованы с использованием ключа, управляемого клиентом | 1.1.0 |
Следующие шаги
- Узнайте больше о соответствии требованиям Политики Azure.
- Ознакомьтесь со встроенными инициативами в репозитории GitHub для Политики Azure.