O AIM (Automatic Identity Management) via Entra ID já era GA no Azure Databricks e agora chega GA também em AWS e GCP, com Okta entrando em preview público; junto vieram políticas de ingress baseadas em contexto pra controlar acesso de agente de IA a Genie, dashboard e Databricks Apps.
External secrets (Beta) conecta um schema do Unity Catalog direto ao Azure Key Vault: o segredo aparece como objeto governável e somente leitura, e o valor é lido sob demanda, sem duplicar cópia dentro do Databricks.
Um pesquisador encontrou uma falha de bounds-check na extensão address_standardizer do PostGIS, explorável por qualquer usuário comum do Lakebase Postgres e do Neon, e a Databricks corrigiu antes da divulgação pública.
Dados potencialmente sensíveis em query.history e request_params agora vêm mascarados por padrão nas system tables, liberando acesso amplo sem expor informação sensível a quem não deveria ver.
Meu projeto Governance RiskOps Agent for Unity Catalog foi reconhecido entre os Top 5 do mundo no DAIS 2026 Community Virtual Contest, evento oficial da Databricks em San Francisco.
Agora dá pra restringir o segredo OAuth de um service principal a escopos de API específicos, como sql ou jobs, em vez de liberar acesso total. Um token gerado por segredo restrito não consegue ultrapassar esses escopos.
Com RBAC em GA, um usuário passa a assumir um papel específico em vez de carregar todas as permissões que já acumulou, uma mudança de modelo mental, não só uma feature nova.
Segredos agora podem viver no nível de catálogo, com um namespace de três níveis e uma permissão nova (REFERENCE SECRET) pensada especificamente para serviços como Lakeflow Connections.
Com a aquisição da Panther concluída, a Databricks une workflows de SOC e detecção de ameaças ao LakeWatch, uma tacada clara contra o modelo tradicional de SIEM.
Auto-aprovação tira o prompt de confirmação a cada ação do Genie Code, mas quem decide o que é ‘arriscado’ é um classificador de IA, não uma barreira de segurança.