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Storage Buckets: セキュリティとコンプライアンス
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モデル モデルハブ モデルカード 評価結果 リーダーボードデータ ゲート付きモデル モデルのアップロード モデルのダウンロード 統合ライブラリ モデルウィジェット モデル推論 モデルのダウンロード統計 モデルリリースチェックリスト ハードウェア ローカルアプリ よくある質問 高度なトピック
データセット Datasetsの概要 Dataset Cards Gated Datasets Datasets のアップロード データセットのアップロード(LLM用) データのダウンロード ストリーミングデータセット 統合ライブラリ Data Studio エージェントのトレース Datasets ダウンロード統計
Spaces Spaces 概要 Spaces GPU アップグレード Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces ディスク使用量とストレージ Spaces カスタムドメイン SpacesをMCPサーバーとして Spacesをエージェントツールとして Spaces を API エンドポイントとして利用する Gradio Spaces Streamlit Spaces 静的 HTML Spaces Docker Spaces Space を埋め込む Docker で Spaces を実行する Spaces 設定リファレンス HFでサインイン 注目のスペース Spaces 変更履歴 高度なトピック
ストレージバケット new コンテナイメージ new ジョブ ジョブの概要 クイックスタート 料金と請求 ジョブの管理 設定 Dockerイメージの使用 モデルのサービング モデルの学習 例とチュートリアル 大規模なデータセットの処理 ジョブのスケジュール設定 Webhook 自動化 リファレンス
エージェント エージェントの概要 AIエージェント向けHugging Face CLI Hugging Face MCP Server Hugging Face Agent Skills HF SDK を用いたエージェントの構築 llama.cppによるローカルエージェント エージェントライブラリ セッショントレース形式
その他 Storage Buckets: セキュリティとコンプライアンス
Storage Bucketsは、Hugging Face Hubを支える同じインフラストラクチャ上に構築されており、エンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンスが標準で備わっています。
暗号化
バケットに保存されるすべてのデータは、AES-256 暗号化により静止時に暗号化されます。転送中のデータは TLS によって保護されます。
アクセス制御
BucketsはHubの標準的なアクセス制御メカニズムを使用します:
- SSO: Single Sign-On を介して、組織のアイデンティティプロバイダーを通じて認証します
- RBAC: Resource Groups による細粒度の権限管理により、各バケットの読み取り、書き込み、管理を誰が実行できるかを制御できます
- トークン: プログラムによるアクセスは、スコープ付き権限を持つユーザーアクセストークンを通じて管理されます
監査ログ
バケットのすべての操作(アップロード、ダウンロード、削除、権限の変更)は、組織の監査ログに記録され、誰がいつ何をアクセスしたかの完全な履歴を確認できます。
データレジデンシー
バケットのデータは米国およびEUリージョンに保存されます。バケットの作成時にデータの保存先を選択でき、プリウォーミングを使用すると、特定のクラウドリージョンで、計算リソースに近い場所にデータをキャッシュできます。
コンプライアンス
Hugging Faceは、以下の認証およびコンプライアンス基準を維持しています:

- SOC 2 Type 2 認証済み — セキュリティ脆弱性のアクティブな監視とパッチ適用
- GDPR準拠 — Enterprise Plansを通じてデータ処理契約が利用可能
Hugging Face のセキュリティ体制の詳細については、Securityページを参照してください。ご質問がある場合は、security@huggingface.coまでお問い合わせください。
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