במאמר הזה מוצגת ארכיטקטורה ברמה גבוהה לאבטחת מערכי נתונים עצומים שמכילים מידע רגיש, כולל פרטים אישיים מזהים (PII), ב- Google Cloud. הארכיטקטורה נועדה לאבטח מידע אישי רגיש מפני חשיפה מקרית וזליגה זדונית. הוא מיועד לאחראים על תאימות נתונים ולמהנדסי אבטחה בענן שמכירים את המושגים הבסיסיים של רשתות וזהויות בענן. הארכיטקטורה מדגישה את השימוש בגבולות רשת שמבטלים באופן מפורש הגדרות מתירניות של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM), כדי למנוע גישה ציבורית לא מורשית, גם כשהמשאבים מוגדרים באופן שגוי.
בקטע פריסה במסמך הזה יש דוגמת קוד של Terraform לפריסה עצמית של היקף ההרשאות הזה ולסימולציה של חסימת גישה ציבורית.
ארכיטקטורה
דיאגרמת הארכיטקטורה הבאה ממחישה אסטרטגיה חזקה להגנה על נתונים בכמה שכבות ב- Google Cloud. הוא ממחיש איך הנתונים עוברים ממצב לא מובנה לסביבה מאובטחת ומנוהלת.
בתרשים שלמעלה מוצג איך כל שירות של Google מספק אבטחה לנתונים, החל מההעלאה הראשונית של הנתונים ועד לגישה לנתונים:
- משתמש עם הרשאות IAM מתאימות מעלה נתונים לשירות של מאגר הנתונים ב-BigQuery או ב-Cloud Storage. שירותי האחסון מוגדרים לשימוש במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) וב-Cloud KMS Autokey.
- השירות מצפין את הנתונים באמצעות CMEK שנשלף מ-Cloud KMS Autokey.
- Sensitive Data Protection בודק, מסווג ומסיר פרטי זיהוי ממידע אישי רגיש במאגר באופן קבוע. כדי להסיר פרטים אישיים ממידע רגיש, Sensitive Data Protection מסתיר את הנתונים באמצעות תבניות ואפשרויות שאתם מגדירים.
- שירותי האחסון נמצאים בתוך מתחם אבטחה היקפית של VPC Service Controls, שחוסם את הגישה לנתונים מחוץ למתחם. כדי לתת הרשאת גישה למשתמשים ולמערכות ייעודיים (חשבונות משתמשים ב-IAM), משתמשים בתבנית של רמת גישה ב-Access Context Manager. לאחר מכן, חשבונות המשתמשים שהוגדרו יכולים לגשת לנתונים שבתוך גבולות האבטחה.
- VPC Service Controls דוחה את הגישה של כל מי שלא צוין בתבנית של רמת הגישה.
המוצרים שהשתמשו בהם
- VPC Service Controls: פונקציונליות של רשת מנוהלת שמצמצמת את הסיכונים לזליגת נתונים מהמשאבים שלכם ב- Google Cloud .
- Sensitive Data Protection: שירות שמנוהל במלואו ומיועד לעזור לכם לגלות, לסווג ולהגן על נכסי הנתונים החשובים שלכם, כולל פרטים אישיים מזהים (PII).
- Cloud Key Management Service (Cloud KMS): שירות שמאפשר ליצור, לייבא ולנהל מפתחות קריפטוגרפיים ולבצע פעולות קריפטוגרפיות בשירות ענן מרכזי אחד.
- Access Context Manager: שירות שמאפשר להגדיר כללי מדיניות פרטניים לבקרת גישה שמבוססת על מאפיינים לפרויקטים ולמשאבים ב- Google Cloud.
- BigQuery: מחסן נתונים (data warehouse) ארגוני שעוזר לנהל ולנתח את הנתונים באמצעות תכונות מובנות כמו למידת מכונה, ניתוח נתונים גיאו-מרחביים ובינה עסקית (BI).
- Cloud Storage: מאגר אובייקטים ללא הגבלה ובעלות נמוכה, לסוגי נתונים שונים. אפשר לגשת לנתונים מתוך Google Cloudומחוץ לו, והם משוכפלים במיקומים שונים כדי ליצור יתירות.
תרחישים לדוגמה
הארכיטקטורה הזו מספקת מסגרת אבטחה חזקה לטיפול בנתונים רגישים ב- Google Cloud. הוא מתמקד בהגנה על נתונים, בבקרת גישה ובמניעת זליגת נתונים. הארכיטקטורה עוזרת ליצור סביבה מאובטחת למידע אישי רגיש, על ידי שילוב של הצפנה חזקה עם הסרת פרטי זיהוי אוטומטית של נתונים ואמצעי בקרה על היקף הרשת. ההטמעה הזו עוזרת לוודא שהנתונים מוצפנים באמצעות מפתחות בניהול הלקוח (CMEK), שמידע רגיש מזוהה ומוסתר באופן אוטומטי, ושהגישה מוגבלת בקפידה ומנוהלת לפי הקשר. האמצעים האלה עוזרים לצמצם באופן משמעותי את הסיכונים של זליגת מידע.
הנה כמה דוגמאות לתרחישים לדוגמה של הארכיטקטורה שמתוארת במסמך הזה:
- תעשיות מפוקחות (פיננסים, בריאות, המגזר הציבורי): תעשיות מפוקחות מאוד דורשות מסגרות אבטחה שעוזרות להשיג תאימות ואבטחת מידע. כדי לעמוד בדרישות התאימות ולהגן על נתוני לקוחות רגישים, חשוב לוודא שהנתונים מאובטחים במנוחה, שהנתונים הרגישים מזוהים ושאמצעי בקרת הגישה פועלים. אנחנו ממליצים לתעשיות מפוקחות להטמיע את העיצוב הזה כדי לעמוד בדרישות התאימות של הנתונים.
- תחומים לא מפוקחים: תחומים שלא כפופים לתקנות לגבי נתונים יכולים להפיק תועלת מהטמעה של מסגרת אבטחה חזקה. חשוב למנוע חשיפה של מידע אישי רגיש, לאחסן נתונים בצורה מאובטחת ולהגדיר כללי מדיניות ששולטים בגישה לנתונים. הארכיטקטורה שמתוארת במאמר הזה יכולה לעזור לתעשייה לא מפוקחת להגיע לאותה רמת אבטחה כמו של תעשייה מפוקחת מאוד. אנחנו ממליצים לתעשיות לא מוסדרות ליישם את העיצוב הזה כשיטה מומלצת.
שיקולים שקשורים לעיצוב
- כדי לנתח הפרות ביומנים ולמנוע נעילות מקריות של עומסי עבודה בסביבת הייצור, תמיד צריך להטמיע קודם את VPC Service Controls במצב פרימטר לבדיקות.
- כדי לוודא שרשתות ארגוניות מהימנות ומכשירים אדמיניסטרטיביים יכולים לקיים אינטראקציה עם משאבים מוגנים, צריך להגדיר רמות ומדיניות מדויקות של Access Context Manager.
כדי לזהות במהירות ובאופן חסכוני איפה יכול להיות שיש מידע אישי רגיש, מריצים את Sensitive Data Protection עם דגימה מופעלת במערכי נתונים גדולים. מידע נוסף זמין במקורות המידע הבאים:
כדי להבטיח הגנה מקיפה על מערכי הנתונים האלה, צריך להריץ סריקה מקיפה אחרי שבודקים את הנתונים באמצעות דגימה. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על זיהוי מידע אישי רגיש.
כדי לוודא שההצפנה תיאכף באופן אוטומטי, לפני שיוצרים משאבים, מפעילים את Cloud KMS Autokey ברמת התיקייה או הפרויקט.
פריסה
כדי לפרוס הטמעה לדוגמה של הארכיטקטורה הזו, אתם יכולים להשתמש בדוגמת הקוד לאבטחת מידע שזמינה ב-GitHub.
המאמרים הבאים
- כדי להתנסות ב-Cloud KMS Autokey, תוכלו לעיין ב-Codelab בנושא הצפנת משאבים בקלות באמצעות Cloud KMS Autokey.
- איך משתמשים ב-VPC Service Controls עם Access Context Manager
- לדוגמאות נוספות של ארכיטקטורות, תרשימים ושיטות מומלצות, עיינו במאמר Cloud Architecture Center.
שותפים ביצירת התוכן
מחברים:
- Manish Gaur | Security Architect
- ג'יימס מאייר | ארכיטקט אבטחה
תורמים אחרים:
- אוסבלדו קוסטה | Customer Engineer שמתמחה ברשתות
- סוזן וו | מנהלת מוצר יוצאת
- מארק שלאגנהאוף | כותב טכני, רשתות
- ביודון אווג'ובי | ראש תחום הנדסת לקוחות, אבטחה ותאימות