Stream Processing Security: A Comprehensive Guide for Data Engineers

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Stream Processing Security 소개¶

오늘날의 데이터 구동 세상에서 실시간 데이터 처리는 많은 기업들에게 중요한 요소가 되었습니다. 사기 탐지 및 실시간 분석에서 IoT 데이터 처리 및 개인화 된 사용자 경험에 이르기까지 데이터 처리 능력은 중요한 경쟁력입니다. Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming과 같은 Stream 처리 프레임워크가 실시간 데이터 파이프라인 구축을 위한 강력한 도구로 등장했습니다. 그러나 민감한 데이터를 처리하는 기술과 마찬가지로 보안은 파라마운트 우려입니다.

스트림 처리 시스템은 종종 복잡한, 다양한 소스에서 대용량의 데이터를 처리하는 분산 시스템입니다. 이 복잡성, 처리의 실시간 성격과 결합, 독특한 보안 문제를 소개합니다. 스트림 처리 파이프라인의 보안 위반은 데이터 도난, 데이터 손상 및 서비스 중단을 포함하여 심각한 결과를 가질 수 있습니다. 따라서, 그것은 데이터 엔지니어 및 보안 전문가에 대 한 중요 하 고 스트림 처리와 관련된 보안 위험의 깊은 이해와 이러한 위험을 완화 하기 위해 강력한 보안 조치를 구현 하기 위해.

이 문서는 데이터 엔지니어를 위한 보안을 처리하는 종합적인 가이드를 제공합니다. 우리는 스트림 처리 시스템에서 일반적인 취약점을 탐구하고 데이터 파이프라인을 확보하기위한 모범 사례를 논의하고 인기있는 스트림 처리 프레임 워크의 보안 기능으로 delve. 이 문서의 끝으로, 당신은 설계, 빌드, 및 보안 스트림 처리 시스템을 유지하는 방법에 대한 견고한 이해가있을 것입니다.

스트림 처리 시스템의 일반적인 취약점¶

스트림 처리 시스템의 일반적인 취약점 이해는 안전한 데이터 파이프라인을 구축하는 최초의 단계입니다. 이 취약점은 3개의 지역으로 분류될 수 있습니다: 자료 입력, 자료 입력 및 처리 논리.

Insecure 데이터-in-Transit¶

Data-in-transit는 데이터 소스와 스트림 처리 프레임 워크와 같은 스트림 처리 시스템의 다른 구성 요소 사이에 흐르는 데이터, 또는 분산 처리 클러스터의 다른 노드 사이에. 이 데이터가 암호화되지 않은 경우 공격자에 의해 차단 될 수 있습니다, 데이터 위반으로 선도. 데이터가 공개 네트워크를 통해 전송될 때 특히 중요한 위험입니다.

Insecure 데이터-at-Rest¶

Data-at-rest는 Kafka 또는 Flink와 같은 처리 프레임 워크의 주점과 같은 스트림 처리 시스템에 저장되는 데이터를 말합니다. 이 데이터가 암호화되지 않은 경우, 저장 시스템에 액세스하는 공격자는 민감한 정보를 읽을 수 있습니다. 개인 식별 정보 (PII) 또는 기타 기밀 데이터를 처리 할 때 특히 중요한 취약점입니다.

Insecure 처리 논리¶

처리 논리 자체는 취약점의 근원일 수 있습니다. 예를 들어, 처리 논리가 악의적 또는 변형 된 데이터를 처리하기 위해 설계되지 않은 경우 공격자는 충돌하거나 예기치 않게 행동하는 시스템을 일으키는 데이터를 거부 할 수 있습니다. 이것은 denial-of-service (DoS) 공격의 형태입니다. 또한 arbitrary 코드 실행을 허용하는 프로세스 로직이 결함이있는 경우 공격자는 잠재적으로 전체 시스템의 제어를 취할 수 있습니다.

Securing Stream Processing Pipelines의 모범 사례¶

스트림 처리 파이프라인은 이전 섹션에서 논의 된 취약점을 해결하는 다중 계층 접근 방식을 요구합니다. 다음은 다음과 같은 모범 사례입니다:

Data-in-Transit 및 Data-at-Rest 암호화¶

항상 데이터 암호화, 모두 in-transit 및 at-rest. 전송 레이어 보안 (TLS)을 사용하여 시스템의 모든 구성 요소 사이에 데이터를 암호화합니다. Data-at-rest의 경우 Kafka의 내장 암호화 기능 또는 투명 데이터 암호화 (TDE)와 같은 스토리지 시스템에 의해 제공되는 암호화 기능을 사용합니다.

강력한 인증 및 권한 구현¶

공인된 사용자 및 응용 프로그램은 스트림 처리 시스템에 액세스할 수 있습니다. Kerberos 또는 SASL과 같은 강력한 인증 메커니즘을 사용하여 클라이언트를 인증합니다. 일단 인증되면, 권한에 대한 액세스를 제어하는 권한 메커니즘을 사용합니다. 예를 들어, Kafka에서 Access Control List (ACLs)를 사용하여 특정 주제에 대해 읽거나 쓰기 할 수 있습니다.

처리 Logic 보안¶

주사 공격을 방지하기 위해 모든 들어오는 데이터를 유효성 검사합니다. 잘못된 데이터 관리에 적합한 오류 처리 구현. 작업 수행에 필요한 최소한의 권한으로 처리 논리를 실행하십시오. 이 공격자가 손상을 제한 할 수 있습니다. 그들은 처리 논리의 취약점을 악화하는 것을 관리 할 수 있습니다.

시스템 모니터링 및 감사¶

지속적으로 suspicious 활동을 위해 스트림 처리 시스템을 모니터링합니다. 로깅 및 감사 기능을 사용하여 데이터 및 리소스에 액세스 할 수 있습니다. 잠재적 보안 사건을 통지하기 위해 경고를 설정합니다. 보안 로그를 정기적으로 검토하고 잠재적 인 위협을 식별합니다.

이름 *¶

Stream 처리는 기업의 중요한 가치를 제공할 수 있는 강력한 기술입니다. 그러나 해결해야 할 새로운 보안 문제를 소개합니다. 스트림 처리 시스템의 일반적인 취약점을 이해하고 데이터 파이프라인을 확보하기위한 모범 사례를 따르십시오. 강력한 실시간 데이터 처리 시스템을 구축 할 수 있습니다. Kafka, Flink 및 Spark와 같은 인기있는 스트림 처리 프레임 워크에 의해 제공되는 보안 기능은 스트림 처리 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 보안 전략을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.