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Azure 机器学习的 Azure Policy 法规合规性控制措施
Azure Policy 中的法规遵从性为与不同合规性标准相关的“合规性域”和“安全控制”提供由 Microsoft 创建和管理的计划定义，称为“内置项” 。 此页列出 Azure 机器学习的合规性域和安全控制措施 。 可以分别为“安全控件”分配内置项，以帮助 Azure 资源符合特定的标准。
每个内置策略定义链接（指向 Azure 门户中的策略定义）的标题。 使用“策略版本”列中的链接查看 Azure Policy GitHub 存储库上的源。
重要
每个控件都与一个或多个 Azure Policy 定义相关联。 这些策略可能有助于评估控件的合规性。 但是，控件与一个或多个策略之间通常不是一对一或完全匹配。 因此，Azure Policy 中的“符合”仅指策略本身。 这并不能确保你完全符合控件的所有要求。 此外，符合性标准包含目前未由任何 Azure Policy 定义处理的控件。 因此，Azure Policy 中的符合性只是整体符合性状态的部分视图。 对于这些合规性标准，控件与 Azure Policy 法规合规性定义之间的关联可能会随时间的推移而发生变化。
FedRAMP 高
若要查看各项 Azure 服务可用的 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规合规性 - FedRAMP High。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅 FedRAMP High。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 访问控制 | AC-4 | 信息流强制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 | 远程访问 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 (1) | 自动化监视/控制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 | 边界保护 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 (3) | 接入点 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-12 | 加密密钥建立和管理 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
FedRAMP 中等
若要查看各项 Azure 服务可用的 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规合规性 - FedRAMP Moderate。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅 FedRAMP Moderate。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 访问控制 | AC-4 | 信息流强制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 | 远程访问 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 (1) | 自动化监视/控制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 | 边界保护 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 (3) | 接入点 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-12 | 加密密钥建立和管理 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
Microsoft 云安全基准
Microsoft Cloud 安全基准提供有关如何在 Azure 上保护云解决方案的建议。 若要查看此服务如何完全映射到 Microsoft Cloud 安全基准，请参阅 Azure 安全基准映射文件。
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规遵从性 - Microsoft Cloud 安全基准。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 网络安全 | NS-2 | 使用网络控制保护云服务 | Azure 机器学习计算应位于虚拟网络中 | 1.0.1 |
| 网络安全 | NS-2 | 使用网络控制保护云服务 | Azure 机器学习工作区应禁用公用网络访问 | 2.0.1 |
| 网络安全 | NS-2 | 使用网络控制保护云服务 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 标识管理 | IM-1 | 使用集中式标识和身份验证系统 | Azure 机器学习计算应禁用本地身份验证方法 | 2.1.0 |
| 数据保护 | DP-5 | 需要时在静态数据加密中使用客户管理的密钥选项 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
| 日志记录和威胁检测 | LT-3 | 启用日志记录以进行安全调查 | 应启用 Azure 机器学习工作区中的资源日志 | 1.0.1 |
| 安全状况和漏洞管理 | PV-2 | 审核并强制执行安全配置 | 应重新创建 Azure 机器学习计算实例以获取最新的软件更新 | 1.0.3 |
NIST SP 800-171 R2
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规遵从性 - NIST SP 800-171 R2。 有关此符合性标准的详细信息，请参阅 NIST SP 800-171 R2。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 访问控制 | 3.1.1 | 限制对授权用户、代表授权用户执行的进程以及设备（包括其他系统）的系统访问。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | 3.1.12 | 监视和控制远程访问会话。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | 3.1.13 | 采用加密机制来保护远程访问会话的机密性。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | 3.1.14 | 通过托管的访问控制点路由远程访问。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | 3.1.3 | 根据批准的授权控制 CUI 流。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | 3.13.1 | 监视、控制和保护组织系统的外部边界和关键内部边界的通信（即组织系统传输或接收的信息）。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | 3.13.10 | 为组织系统中使用的加密技术建立加密密钥并进行管理。 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
| 系统和通信保护 | 3.13.2 | 采用可提高组织系统内有效信息安全的体系结构设计、软件开发技术和系统工程原则。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | 3.13.5 | 为物理上或逻辑上与内部网络分离的可公开访问的系统组件实现子网。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
NIST SP 800-53 修订版 4
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规合规性 - NIST SP 800-53 修订版 4。 有关此符合性标准的详细信息，请参阅 NIST SP 800-53 Rev. 4。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 访问控制 | AC-4 | 信息流强制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 | 远程访问 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 (1) | 自动化监视/控制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 | 边界保护 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 (3) | 接入点 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-12 | 加密密钥建立和管理 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
NIST SP 800-53 Rev. 5
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规遵从性 - NIST SP 800-53 Rev. 5。 有关此符合性标准的详细信息，请参阅 NIST SP 800-53 Rev. 5。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 访问控制 | AC-4 | 信息流强制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 | 远程访问 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 访问控制 | AC-17 (1) | 监视和控制 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 | 边界保护 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-7 (3) | 接入点 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| 系统和通信保护 | SC-12 | 加密密钥建立和管理 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
NL BIO 云主题
若要查看所有 Azure 服务内置的可用 Azure Policy 如何映射到此合规性标准，请参阅 NL BIO 云主题的 Azure Policy 合规性详细信息。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅基线信息安全政府网络安全 - 数字政府 (digitaleoverheid.nl)。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| C.04.6 技术漏洞管理 - 时间线 | C.04.6 | 可以通过及时执行修补程序管理来补救技术弱点。 | 应重新创建 Azure 机器学习计算实例以获取最新的软件更新 | 1.0.3 |
| U.05.2 数据保护 - 加密措施 | U.05.2 | 存储在云服务中的数据应受到最先进的保护。 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
| U.07.1 数据分离 - 隔离 | U.07.1 | 数据永久隔离是多租户体系结构。 修补程序以受控的方式实现。 | Azure 机器学习计算应位于虚拟网络中 | 1.0.1 |
| U.07.1 数据分离 - 隔离 | U.07.1 | 数据永久隔离是多租户体系结构。 修补程序以受控的方式实现。 | Azure 机器学习工作区应禁用公用网络访问 | 2.0.1 |
| U.07.1 数据分离 - 隔离 | U.07.1 | 数据永久隔离是多租户体系结构。 修补程序以受控的方式实现。 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
| U.10.2 访问 IT 服务和数据 - 用户 | U.10.2 | 根据 CSP 的责任，向管理员授予访问权限。 | Azure 机器学习计算应禁用本地身份验证方法 | 2.1.0 |
| U.10.3 访问 IT 服务和数据 - 用户 | U.10.3 | 只有拥有已进行身份验证的设备的用户才能访问 IT 服务和数据。 | Azure 机器学习计算应禁用本地身份验证方法 | 2.1.0 |
| U.10.5 访问 IT 服务和数据 - 胜任 | U.10.5 | 对 IT 服务和数据的访问受技术措施的限制，并已实施。 | Azure 机器学习计算应禁用本地身份验证方法 | 2.1.0 |
| U.11.3 加密服务 - 加密 | U.11.3 | 敏感数据始终使用 CSC 管理的私钥进行加密。 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
| U.15.1 日志记录和监视 - 记录的事件 | U.15.1 | CSP 和 CSC 记录违反策略规则。 | 应启用 Azure 机器学习工作区中的资源日志 | 1.0.1 |
印度储备银行面向银行的 IT 框架 v2016
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅 Azure Policy 法规合规性 - RBI ITF Banks v2016。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅 RBI ITF Banks v2016 (PDF)。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 高级实时威胁防御和管理 | 高级 Real-Time Threat Defence and Management-13.4 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 | |
| 补丁/漏洞和变更管理 | 补丁/漏洞和变更管理-7.7 | Azure 机器学习工作区应使用专用链接 | 1.0.0 |
西班牙 ENS
要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅适用于西班牙 ENS 的 Azure Policy 合规性详细信息。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅 CCN-STIC 884。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 操作框架 | op.exp.2 | 操作 | 应重新创建 Azure 机器学习计算实例以获取最新的软件更新 | 1.0.3 |
| 操作框架 | op.exp.3 | 操作 | 应重新创建 Azure 机器学习计算实例以获取最新的软件更新 | 1.0.3 |
| 操作框架 | op.exp.7 | 操作 | 应启用 Azure 机器学习工作区中的资源日志 | 1.0.1 |
系统和组织控制 (SOC) 2
若要查看所有 Azure 服务的可用 Azure Policy 内置项如何映射到此合规性标准，请参阅适用于系统和组织控制 (SOC) 2 的 Azure Policy 法规合规性详细信息。 有关此合规性标准的详细信息，请参阅系统和组织控制 (SOC) 2。
| 域 | 控制 ID | 控制标题 | 策略 （Azure 门户） |
策略版本 (GitHub) |
|---|---|---|---|---|
| 逻辑访问控制和物理访问控制 | CC6.1 | 逻辑访问安全软件、基础结构和体系结构 | 应使用客户管理的密钥对 Azure 机器学习工作区进行加密 | 1.1.0 |
后续步骤
- 详细了解 Azure Policy 法规符合性。
- 在 Azure Policy GitHub 存储库中查看这些内置项。