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ストリーム処理セキュリティ入門
今日のデータ主導型世界では、リアルタイムのデータ処理は、多くの企業にとって重要な要素となっています。 不正検知やリアルタイム分析から、IoTデータ処理やパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスまで、データ処理の能力は重要な競争上の優位性です。 Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark Streamingなどのフレームワークをストリーム化し、リアルタイムのデータパイプラインを構築するための強力なツールとして登場しました。 ただし、機密データを処理する技術に関しては、セキュリティはパラマウントの問題です。
ストリーム処理システムは、さまざまなソースから大量のデータを処理する複雑な分散システムです。 この複雑さは、処理のリアルタイムの性質と組み合わせ、ユニークなセキュリティ課題を紹介します。 ストリーム処理パイプラインのセキュリティ侵害は、データ盗難、データ破損、およびサービスの中断を含む深刻な結果をもたらすことができます。 そのため、データエンジニアやセキュリティの専門家が、ストリーム処理に伴うセキュリティリスクの深い理解と、これらのリスクを緩和するための堅牢なセキュリティ対策を実施することが重要です。
この記事では、データエンジニアのセキュリティ処理を効率化するための包括的なガイドを提供しています。 ストリーム処理システムの一般的な脆弱性を調査し、データパイプラインの確保のためのベストプラクティスを議論し、一般的なストリーム処理フレームワークのセキュリティ機能に掘り下げます。 この記事の最後には、安全なストリーム処理システムの設計、構築、および維持方法の確かな理解があります。
ストリーム処理システムにおける一般的な脆弱性
ストリーム処理システムの一般的な脆弱性を理解することは、安全なデータパイプラインの構築に向けた最初のステップです。 これらの脆弱性は、データ・イン・トランジット、データ・アット・レスト、および処理ロジックの3つの領域に広く分類することができます。
安全なデータ・イン・トランス
Data-in-transit は、データソースとストリーム処理フレームワーク間、または分散処理クラスター内の異なるノード間など、ストリーム処理システムの異なるコンポーネント間で流れるデータを指します。 このデータは暗号化されていない場合、攻撃者によって傍受され、データ侵害につながる可能性があります。 パブリックネットワーク上でデータを送信する際には、特に重要なリスクです。
安全なデータ・アット・レスト
Data-at-restは、KafkaなどのメッセージブローカーやFlinkなどの処理フレームワークのステートストアなど、ストリーム処理システムに保存されているデータを指します。 このデータが暗号化されていない場合、ストレージシステムへのアクセスを得る攻撃者は、機密情報を読むことができます。 これは、特に個人を特定できる情報(PII)または他の機密データを扱うとき、重要な脆弱性です。
安全な処理ロジック
処理ロジック自体は、脆弱性のソースとなることができます。 たとえば、処理ロジックが悪意のあるデータや誤ったデータを処理するように設計されていない場合、攻撃者はシステムがクラッシュしたり、予期しない動作するデータを注入することができます。 これは、サービス拒否(DoS)攻撃の形態です。 また、処理ロジックに任意のコード実行を可能にする欠陥がある場合、攻撃者は、システム全体の制御を取る可能性があります。
ストリーム処理パイプラインを保護するためのベストプラクティス
ストリーム処理パイプラインの確保には、前のセクションで説明した脆弱性に対処する多層アプローチが必要です。 以下に従うためのいくつかのベストプラクティスは次のとおりです。
データ・イン・トランジットおよびデータ・アット・レストの暗号化
常にデータを暗号化します。, イントランジットとアレストの両方. トランスポートレイヤーセキュリティ(TLS)を使用して、システムのすべてのコンポーネント間でデータを暗号化します。 データの復元には、カフカの組み込み暗号化機能やデータベース内の透明なデータ暗号化(TDE)など、ストレージシステムが提供する暗号化機能を使用します。
強力な認証と認証の実装
権限のあるユーザーとアプリケーションのみがストリーム処理システムにアクセスできるようにします。 KerberosやSASLなどの強力な認証メカニズムを使用して、クライアントを認証します。 認証されると、承認メカニズムを使用してリソースへのアクセスを制御します。 たとえば、Kafkaでは、アクセス制御リスト(ACLs)を使用して、特定のトピックから読み書きしたりすることができます。
処理ロジックをセキュアに
注入の攻撃を防ぐため、すべての着信データを検証し、消毒します。 誤ったデータを適切に管理するために、適切なエラー処理を実行します。 処理ロジックを実行するには、タスクを実行するために必要な最小権限で実行します。 これは、処理ロジックの脆弱性を悪用するために管理する場合、攻撃者のダメージを制限することができます。
システム監視と監査
ストリーム処理システムを監視し、疑わしい活動を行います。 ログおよび監査機能を使用して、データとリソースへのアクセスを追跡します。 潜在的なセキュリティインシデントを通知するアラートを設定します。 セキュリティログを定期的に見直し、潜在的な脅威を特定し、対処します。
人気のフレームワークのセキュリティ機能
一般的なストリーム処理フレームワークは、データパイプラインを保護するためのさまざまなセキュリティ機能を提供します。 Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark のセキュリティ機能を見てみましょう。
Apache Kafka セキュリティ
Apache Kafka は、以下のようなセキュリティ機能を提供しています。
- 暗号化: カフカは、データ・イン・トランジットを暗号化し、クライアント・サイドの暗号化のためのホックを提供します。
- 認証: カフカは、SASL(Kerberos、PLAIN、SCRAM)およびTLS相互認証による認証をサポートしています。
- 認証: カフカは、ACLを使用して、トピック、コンシューマーグループ、およびその他のリソースへのアクセスを制御します。
- 聴講: カフカは、システムへのアクセスを追跡するために使用できる詳細な監査ログを提供します。
Apache Flink セキュリティ
Apache Flink では、以下のようなセキュリティ機能も提供しています。
- 認証: Flinkは、コンポーネントのKerberos認証をサポートしています。
- 暗号化: Flinkは、コンポーネント間の通信のためにTLSを使うように設定できます。
- セキュアシステムとの統合: Flinkは、カフカやHDFSなどの安全なデータソースとシンクを統合し、セキュリティ機能を活用することができます。
Apache Spark セキュリティ
Apache Spark は、Spark アプリケーションのセキュリティ機能を提供しています。
- 認証: Sparkは、共有シークレット(YARN)とKerberosによる認証をサポートしています。
- 暗号化: Spark は、データ・イン・トランジットおよびデータ・アット・レストを暗号化するために構成できます。
- 認証: Spark は、Spark アプリケーションとリソースへのアクセスを制御する ACL を提供します。
コンクルージョン
ストリーム処理は、企業にとって重要な価値を提供できる強力な技術です。 しかしながら、新しいセキュリティ課題にも対処しなければならない。 ストリーム処理システムにおける一般的な脆弱性を理解し、データパイプラインの確保のためのベストプラクティスに従うことで、リアルタイムのデータ処理システムを構築できます。 Kafka、Flink、Sparkなどの一般的なストリーム処理フレームワークが提供するセキュリティ機能は、ストリーム処理アプリケーションの包括的なセキュリティ戦略を実行するのに役立ちます。