VPC Service Controls
为云服务、AI 资源以及连接它们的网络创建隔离边界，以防止数据渗漏。
优势
降低云工作负载和 AI 工作负载的数据渗漏风险
降低云工作负载和 AI 工作负载的数据渗漏风险
在 Google Cloud、存储和 AI 资源周围强制执行边界，以降低外部攻击者、遭入侵的服务账号或未经授权的自动化流程造成的数据渗漏风险。
让数据留在 VPC 内，保证其私密性
云端和本地 VPC 网络之间的私密通信。Cloud Storage、Bigtable、BigQuery 和 AI 资源默认保持私密。
支持数据主权并简化合规流程。
支持数据主权并简化合规流程。
强制执行精细的数据边界，以满足严格的监管和合规要求。VPC Service Controls 提供安全运行敏感工作负载所需的运维独立性。
主要特性
主要特性
跨项目和服务集中强制执行安全政策
只需定义一次精细的边界控制措施，即可将其应用于 100 多项 Google Cloud 服务和项目，而无需按资源管理政策。随着环境的变化，安全团队可以创建、更新和扩缩边界。
根据身份、设备和网络情境限制访问权限
使用访问权限级别，根据用户身份、IP 范围或设备安全状况（包括自动化资源和 AI 智能体使用的服务账号）授予或拒绝访问权限。无论访问来自 VPC 内部还是通过互联网，政策都适用。
为 API 和存储服务定义数据边界
围绕 Cloud Storage、BigQuery 和 Bigtable 等资源创建边界，以精确控制数据在服务、VPC 和外部网络之间的移动方式。防止意外泄露和蓄意渗漏。
保护 AI 工作负载和数据资源
将相同的边界控制措施应用于 Gemini Enterprise Agent Platform 数据集、训练作业和模型端点。确保 BigQuery 或 Cloud Storage 中的敏感训练数据不会被未经授权的服务访问，也不会通过遭入侵的流水线渗漏。
通过使用 VPC Service Controls，我们可以更好地控制允许在何处、以何种方式、由谁以及何时访问数据。
Christian Gorke，Commerzbank 副总裁/卓越网络安全中心、大数据和高级分析主管
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